Строим тело. 10 минут в день – и вы будете иметь тело мечты

К примеру, если рассматривать конкретно мужское население, то риск случайной смерти возрастает по мере роста потребления красного мяса. Это в целом согласуется с темой, что люди, поедающие красное мясо, также склонны к другим опасным занятиям, которые «засоряют» полученный массив данных. Но дальше становится по-настоящему интересно: авторы затем попытались внести поправки на смешанные величины, чтобы изолировать эффект красного мяса. При сравнении пятого квинтиля с первым риски случайной смерти составляли 1.24 (p =.01) до поправок, а после поправок на смешанные величины он вырос до 1.26 (p =.008).

Значимость этого вывода заключается в том, что если бы ученые из исследования успешно учли все смешанные величины, коэффициент риска до поправок в 1.24 должен был бы снизиться до 1.00. Поскольку случайные смерти вызваны не выбором потребляемых продуктов питания, они по логической необходимости являются побочным продуктом смешанных величин. Следовательно, если бы воздействие смешанных величин было полностью устранено, не должно было быть обнаружено статистически значимых различий в рисках для К1 и К5. Но их корректировка вдруг увеличила коэффициент риска (хотя и незначимо статистически), что указывает на то, что все смешанные величины не были должным образом учтены. Забавно, что хотя исследователи включили доказательства этого провала в данные, они не упоминали его ни в теме статьи, ни в аннотации.

Оставим за скобками статистические ошибки и неспособность полностью учесть переменные величины и рассмотрим указанные коэффициенты рисков, поместив их в контекст. Это соотношения, указывающие относительный риск наступления негативного события (в контексте нашего анализа – смерти) при сопоставлении нескольких групп людей. Оба исследования калибровали первый квинтиль (самое низкое потребление мяса) как 1.0. Для каждого последующего квинтиля соотношение риска смерти сравнивалось с первым квинтилем.

В первом исследовании окончательно выведенный и скорректированный авторами коэффициент риска для максимального потребления необработанного красного мяса составил 1.23. Во втором исследовании 1.31. Вы можете спросить, как эти соотношения сравниваются с поведением, которое, как хорошо известно, на самом деле вызывает негативный для здоровья результат: курение и рак легких. Для человека, выкуривающего более 1,5 пачки сигарет в день по сравнению с некурящим, коэффициент риска развития рака легких составляет более 108[87]. То есть на два порядка больше, чем коэффициенты риска, наблюдаемые в этих крупных диетологических исследованиях, из которых исследователи пытаются извлечь доказательства негативного эффекта.

У вас может возникнуть впечатление, что мы находим вышеупомянутые исследования по питанию не просто бесполезными, а вредными, – и будете правы. Вы можете возразить, что эти исследования стоили потраченных денег, потому что они предоставляют людям больше данных, из которых можно делать выводы. Если бы данные были представлены непредвзято, этот аргумент имел бы смысл. Но это явно не тот случай.

Рассмотрим первое исследование, где у холестерина прослеживался тренд на снижение по мере увеличения потребления красного мяса. Он также означает, что холестерин снижался по мере возрастания риска смерти. Учитывая предыдущие два тренда, данные также могли быть организованы таким образом, чтобы риск смерти сокращался по мере возрастания уровня холестерина у участника.

Таким образом, исследователь, стремящийся установить необоснованные причинно-следственные взаимосвязи, мог бы легко привести к предположению, что красное мясо приводит к более низким уровням холестерина, или более низкий уровень холестерина приводит к более высокому риску смерти. Но эти тренды невидимы для общественности, если у них нет доступа ко всему исследованию и она фактически не читает его содержание. А что же подается большинству людей? Краткая выжимка исследования, опубликованная в популярной прессе, которая потенциально содержит лишь вводящую в заблуждение информацию и ноль данных вообще. Даже те, кто копает на уровень глубже и читает аннотацию (но не все исследование), все равно окажутся дезинформированы – а многие ученые и врачи, без сомнений, повинны в чтении лишь аннотаций.

Таким образом, если учесть то, в какой степени исследование поспособствовало ошибочной трактовке одной конкретной причинно-следственной взаимосвязи, а в какой предоставило людям справедливую оценку всех релевантных данных, мы думаем, вы согласитесь с тем, что реальный образовательный итог будет сильно перекошенным в негативную сторону.