ABOUT THE SPEAKER
Ben Goldacre - Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks.

Why you should listen

"It was the MMR story that finally made me crack," begins the Bad Science manifesto, referring to the sensationalized -- and now-refuted -- link between vaccines and autism. With that sentence Ben Goldacre fired the starting shot of a crusade waged from the pages of The Guardian from 2003 to 2011, on an addicitve Twitter feed, and in bestselling books, including Bad Science and his latest, Bad Pharma, which puts the $600 billion global pharmaceutical industry under the microscope. What he reveals is a fascinating, terrifying mess.

Goldacre was trained in medicine at Oxford and London, and works as an academic in epidemiology. Helped along by this inexhaustible supply of material, he also travels the speaking circuit, promoting skepticism and nerdish curiosity with fire, wit, fast delivery and a lovable kind of exasperation. (He might even convince you that real science, sober reporting and reason are going to win in the end.)

As he writes, "If you're a journalist who misrepresents science for the sake of a headline, a politician more interested in spin than evidence, or an advertiser who loves pictures of molecules in little white coats, then beware: your days are numbered."

Read an excerpt of Bad Pharma >>

More profile about the speaker
Ben Goldacre | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Ben Goldacre: Battling bad science

Ben Goldacre: kova su bloguoju mokslu

Filmed:
2,713,579 views

Kasdien mus pasiekia žinios apie naujus sveikatos patarimus, bet kaip žinoti ar jie teisingi? Gydytojas ir epidemiologas Ben Goldacre greitai atskleidžia, kaip gali būti iškraipomi įrodymai, nuo akivaizdžių mitybos patarimų iki itin subtilių farmacijos pramonės triukų.
- Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
So I'm a doctorgydytojas, but I kindmalonus of slippedpaslydo sidewaysį šoną into researchtyrimai,
0
0
3000
Esu aš gydytojas, bet nuslydau į tyrimų sritį,
00:18
and now I'm an epidemiologistepidemiologas.
1
3000
2000
tad dabar esu epidemiologas.
00:20
And nobodyniekas really knowsžino what epidemiologyepidemiologija is.
2
5000
2000
Ir niekas iš tikrųjų nežino, kas yra epidemiologija.
00:22
EpidemiologyEpidemiologija is the sciencemokslas of how we know in the realrealus worldpasaulis
3
7000
3000
Epidemiologija yra mokslas, aiškinantis, kaip tikrajame pasaulyje žinoti,
00:25
if something is good for you or badblogai for you.
4
10000
2000
kas jums naudinga ir kas kenkia.
00:27
And it's bestgeriausia understoodsupratau throughper examplepavyzdys
5
12000
2000
Ir ji geriausiai suprantama, pavyzdžiui,
00:29
as the sciencemokslas of those crazypamišęs, wackytrenktas newspaperlaikraštis headlinesantraštės.
6
14000
5000
kaip tų beprotiškų, trenktų laikraščių antraščių mokslas.
00:34
And these are just some of the examplespavyzdžiai.
7
19000
2000
Štai keletas pavyzdžių.
00:36
These are from the DailyKasdien MailPaštas. EveryKiekvienas countryŠalis in the worldpasaulis has a newspaperlaikraštis like this.
8
21000
3000
Šios yra iš "Daily Mail" (britų laikraštis). Kiekviena pasaulio šalis turi po tokį laikraštį.
00:39
It has this bizarrekeistai, ongoingvyksta philosophicalfilosofinis projectprojektas
9
24000
3000
Jame vyksta toks keistas filosofinis projektas:
00:42
of dividingdalijantis all the inanimatenegyvas objectsobjektai in the worldpasaulis
10
27000
2000
visi negyvi pasaulio objektai skirstomi
00:44
into the onesvieni that eitherarba causepriežastis or preventužkirsti kelią cancervėžys.
11
29000
3000
į sukeliančius vėžį arba užkertančius jam kelią.
00:47
So here are some of the things they said causepriežastis cancervėžys recentlyneseniai:
12
32000
2000
Štai keli dalykai, apie kuriuos pastaruoju metu sakoma, kad sukelia vėžį:
00:49
divorceskyrybos, Wi-FiBelaidis internetas, toiletriestualeto reikmenys and coffeekava.
13
34000
2000
skyrybos, Wi-Fi, kosmetika ir kava.
00:51
Here are some of the things they say preventsapsaugo nuo cancervėžys:
14
36000
2000
Štai keletas dalykų, anot jų, stabdančių vėžį:
00:53
crustspluta, redraudona pepperpipirai, licoricesaldymedis and coffeekava.
15
38000
2000
duonos plutelė, raudonieji pipirai, saldymedis ir kava.
00:55
So alreadyjau you can see there are contradictionsprieštaravimų.
16
40000
2000
Iškart matote, kad yra prieštaravimų.
00:57
CoffeeKavos bothabu causespriežastys and preventsapsaugo nuo cancervėžys.
17
42000
2000
Kava vėžį ir sukelia, ir saugo nuo jo.
00:59
And as you startpradėti to readskaityti on, you can see
18
44000
2000
Pradėjus straipsnį skaityti toliau, matyti,
01:01
that maybe there's some kindmalonus of politicalpolitinis valencevalentingumo behindatsilieka some of this.
19
46000
3000
kad galbūt už to slepiasi kokios nors politinės jėgos.
01:04
So for womenmoterys, houseworknamų ruoša preventsapsaugo nuo breastkrūtinė cancervėžys,
20
49000
2000
Tad moteris namų ruoša saugo nuo krūties vėžio,
01:06
but for menvyrai, shoppingapsipirkti could make you impotentbejėgiai.
21
51000
3000
o vyrams apsipirkinėjimas gali sukelti impotenciją.
01:09
So we know that we need to startpradėti
22
54000
3000
Tad aišku, kad reik pradėti
01:12
unpickingunpicking the sciencemokslas behindatsilieka this.
23
57000
3000
narplioti už šito slypintį mokslą.
01:15
And what I hopetikiuosi to showRodyti
24
60000
2000
Aš tikiuosi parodyti,
01:17
is that unpickingunpicking dodgytobulėti claimspretenzijos,
25
62000
2000
kad narplioti neaiškius teiginius,
01:19
unpickingunpicking the evidenceįrodymai behindatsilieka dodgytobulėti claimspretenzijos,
26
64000
2000
išnarplioti tų neaiškių teiginių įrodymus
01:21
isn't a kindmalonus of nastybjaurus carpingkibimas activityveikla;
27
66000
3000
nėra bjaurus kabinėjimasis,
01:24
it's sociallysocialiai usefulnaudinga,
28
69000
2000
tai naudinga visuomenei,
01:26
but it's alsotaip pat an extremelylabai valuablevertingas
29
71000
2000
bet taip pat ir itin vertingas
01:28
explanatoryaiškinamasis toolįrankis.
30
73000
2000
aiškinamasis įrankis.
01:30
Because realrealus sciencemokslas is all about
31
75000
2000
Nes tikrame moksle visada
01:32
criticallykritiškai appraisingvertinant the evidenceįrodymai for somebodykažkas else'skitur positionpozicija.
32
77000
2000
kritiškai vertinami kieno nors kito pozicijos įrodymai.
01:34
That's what happensatsitinka in academicakademinis journalsžurnalai.
33
79000
2000
Tai vyksta akademiniuose žurnaluose.
01:36
That's what happensatsitinka at academicakademinis conferenceskonferencijos.
34
81000
2000
Tai vyksta akademinėse konferencijose.
01:38
The Q&A sessionsesija after a post-oppo VP presentsdovanos dataduomenys
35
83000
2000
Per diskusiją, pristačius duomenis apie savo veiklą,
01:40
is oftendažnai a bloodkraujas bathpirtis.
36
85000
2000
dažnai kraujo upės liejas.
01:42
And nobodyniekas mindsprotai that. We activelyaktyviai welcomeSveiki atvykę it.
37
87000
2000
Ir niekas tam neprieštarauja. Mes tai aktyviai palaikome.
01:44
It's like a consentingSutikdami intellectualintelektualus S&M activityveikla.
38
89000
3000
Tai lyg pritarti intelektualiniam sadomazochistiniam užsiėmimui.
01:47
So what I'm going to showRodyti you
39
92000
2000
Taigi ką ketinu jums parodyti,
01:49
is all of the mainpagrindinis things,
40
94000
2000
yra visi pagrindiniai dalykai,
01:51
all of the mainpagrindinis featuresfunkcijos of my disciplinedisciplina --
41
96000
2000
visi pagrindiniai požymiai mano disciplinos -
01:53
evidence-basedįrodymais pagrįstas medicinevaistas.
42
98000
2000
įrodymais pagrįstos medicinos.
01:55
And I will talk you throughper all of these
43
100000
2000
Ir visus juos jums nupasakosiu
01:57
and demonstrateįrodyti how they work,
44
102000
2000
ir pademonstruosiu, kaip jie veikia,
01:59
exclusivelyišskirtinai usingnaudojant examplespavyzdžiai of people gettinggauti stuffdaiktai wrongneteisingai.
45
104000
3000
naudodamasis vien tik pavyzdžiais, kur žmonės ką nors ne taip suprato.
02:02
So we'llmes startpradėti with the absoluteabsoliutus weakestsilpniausia formforma of evidenceįrodymai knownžinomas to man,
46
107000
3000
Tad pradėkime nuo pačios silpniausios žmogui žinomos įrodymų formos -
02:05
and that is authorityinstitucija.
47
110000
2000
autoriteto.
02:07
In sciencemokslas, we don't carepriežiūra how manydaug lettersraidės you have after your namevardas.
48
112000
3000
Moksle mums nerūpi, kiek raidžių seka po jūsų vardo.
02:10
In sciencemokslas, we want to know what your reasonsmotyvai are for believingtikintis something.
49
115000
3000
Moksle mes norime žinoti, dėl kokių priežasčių jūs kuo nors tikite.
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
Iš kur žinote, kas mums gerai,
02:15
or badblogai for us?
51
120000
2000
o kas kenkia?
02:17
But we're alsotaip pat unimpressedunimpressed by authorityinstitucija,
52
122000
2000
Bet mums autoritetas nedaro įspūdžio,
02:19
because it's so easylengva to contrivegudrauti.
53
124000
2000
nes jį lengva sukurti.
02:21
This is somebodykažkas calledvadinamas DrDr. GillianSalomėja McKeithMcKeith PhPH.D,
54
126000
2000
Štai asmuo vardu dr. Gillian McKeith
02:23
or, to give her fullpilnas medicalmedicinos titlepavadinimas, GillianSalomėja McKeithMcKeith.
55
128000
3000
arba, su pilnu medicininiu titulu, Gillian McKeith.
02:26
(LaughterJuokas)
56
131000
3000
(Juokas)
02:29
Again, everykiekvienas countryŠalis has somebodykažkas like this.
57
134000
2000
Vėlgi, kiekvienoj šaly yra panašių žmonių.
02:31
She is our TVTV dietdieta guruguru.
58
136000
2000
Ji - mūsų TV dietų guru.
02:33
She has massivemasyvi fivepenki seriesserija of prime-timepatogiausiu laiku televisiontelevizorius,
59
138000
3000
Ji jau galingus penkis sezonus geriausiu laiku rodomose laidose
02:36
givingduoti out very lavishdosniam and exoticEgzotiški healthsveikata advicepatarimas.
60
141000
3000
dalina prašmatnius ir egzotiškus sveikatos patarimus.
02:39
She, it turnspasisuka out, has a non-accreditedneakredituotos correspondencekorespondencija coursežinoma PhPH.D.
61
144000
3000
Ji, pasirodo, daktaro laispnį įgijo po neakredituotų kursų paštu
02:42
from somewherekažkur in AmericaAmerikoje.
62
147000
2000
kažkur Amerikoje.
02:44
She alsotaip pat boastsdidžiuojasi that she's a certifiedsertifikuota professionalprofesionalus membernarys
63
149000
2000
Ji taip pat giriasi, kad yra sertifikuota profesionali
02:46
of the AmericanAmerikos AssociationAsociacija of NutritionalMitybos ConsultantsKonsultantai,
64
151000
2000
Amerikos mitybos konsultantų asociacijos narė,
02:48
whichkuris soundsgarsai very glamorousspalvingi and excitingįdomus.
65
153000
2000
kas skamba labai žaviai ir įdomiai.
02:50
You get a certificatepažymėjimas and everything.
66
155000
2000
Gauni pažymėjimą ir visa kita.
02:52
This one belongspriklauso to my deadmiręs catkatė HettiHetti. She was a horriblesiaubingas catkatė.
67
157000
2000
Šis priklauso mano mirusiai katei Hetti. Ji buvo siaubinga katė.
02:54
You just go to the websiteInterneto svetainė, fillužpildyti out the formforma,
68
159000
2000
Tiesiog nueinat į tinklalapį, užpildot anketą,
02:56
give them $60, and it arrivesatvyksta in the postpaštu.
69
161000
2000
sumokat jiems 60$, ir pažymėjimas atkeliauja paštu.
02:58
Now that's not the only reasonpriežastis that we think this personasmuo is an idiotidiotas.
70
163000
2000
Tai ne vienintelė priežastis, kodėl manom, kad šis asmuo - kvailys.
03:00
She alsotaip pat goeseina and sayssako things like,
71
165000
2000
Ji taip pat pasakoja tokius dalykus kaip:
03:02
you should eatvalgyti lots of darktamsi greenžalia leaveslapai,
72
167000
2000
reikia valgyti daug tamsiai žalių lapų,
03:04
because they containyra lots of chlorophyllchlorofilas, and that will really oxygenateoksigenatų your bloodkraujas.
73
169000
2000
nes juose yra labai daug chlorofilo ir jis gerai prisotins jūsų kraują deguonimi.
03:06
And anybodykas nors who'skas yra donepadaryta schoolmokykla biologybiologija remembersprisimena
74
171000
2000
Kiekvienas mokykloje mokęsis biologijos atsimena,
03:08
that chlorophyllchlorofilas and chloroplastsChloroplastas
75
173000
2000
kad chlorofilas ir chloroplastai
03:10
only make oxygendeguonis in sunlightsaulės spinduliai,
76
175000
2000
deguonį gamina tik saulės šviesoje,
03:12
and it's quitegana darktamsi in your bowelsžarnynas after you've eatenvalgyti spinachšpinatai.
77
177000
3000
o užvalgius špinatų jūsų viduriuose yra gana tamsu.
03:15
NextKitas, we need propertinkamai sciencemokslas, propertinkamai evidenceįrodymai.
78
180000
3000
Toliau, mums reikia tikro mokslo, tikrų įrodymų.
03:18
So, "RedRaudona winevynas can help preventužkirsti kelią breastkrūtinė cancervėžys."
79
183000
2000
Taigi "raudonasis vynas gali užkirsti kelią krūties vėžiui".
03:20
This is a headlineantraštė from the DailyKasdien TelegraphTelegrafas in the U.K.
80
185000
2000
Tai antraštė iš Jungtinės Karalystės "Daily Telegraph".
03:22
"A glassstiklas of redraudona winevynas a day could help preventužkirsti kelią breastkrūtinė cancervėžys."
81
187000
3000
"Taurė raudonojo vyno kasdien gali padėti užkirsti kelią krūties vėžiui."
03:25
So you go and find this paperpopierius, and what you find
82
190000
2000
Taigi susirandat šį straipsnį ir atrandat, kad
03:27
is it is a realrealus piecegabalas of sciencemokslas.
83
192000
2000
tai yra gabalėlis tikro mokslo.
03:29
It is a descriptionapibūdinimas of the changespokyčiai in one enzymefermentas
84
194000
3000
Tai aprašymas, kaip keičiasi vienas fermentas,
03:32
when you driplašinamas a chemicalcheminė medžiaga extractedišgauti from some redraudona grapevynuogių skinoda
85
197000
3000
kai užlašinama cheminės medžiagos išskirtos iš raudonųjų vynuogių žievelės
03:35
ontoį some cancervėžys cellsląstelės
86
200000
2000
ant vėžio ląstelių
03:37
in a dishpatiekalas on a benchsuolas in a laboratorylaboratorija somewherekažkur.
87
202000
3000
esančių kažkur lėkštelėje ant laboratorijos stalo.
03:40
And that's a really usefulnaudinga thing to describeapibūdinti
88
205000
2000
Tai tikrai naudingas aprašas
03:42
in a scientificmokslinis paperpopierius,
89
207000
2000
mokslo leidinyje,
03:44
but on the questionklausimas of your ownsavo personalasmeninis riskrizika
90
209000
2000
bet apie klausimą, kiek jums asmeniškai gresia
03:46
of gettinggauti breastkrūtinė cancervėžys if you drinkgerti redraudona winevynas,
91
211000
2000
susirgti krūties vėžiu, jei geriate raudonąjį vyną,
03:48
it tellspasakoja you absolutelyvisiškai buggerPederasta all.
92
213000
2000
jis jums pasako visišką šnipštą.
03:50
ActuallyIš tikrųjų, it turnspasisuka out that your riskrizika of breastkrūtinė cancervėžys
93
215000
2000
Tiesą sakant, pasirodo, kad krūties vėžio rizika
03:52
actuallyiš tikrųjų increasesdidėja slightlyLengvai
94
217000
2000
truputį padidėja
03:54
with everykiekvienas amountsuma of alcoholalkoholis that you drinkgerti.
95
219000
2000
su kiekvienu jūsų išgeriamu alkoholio kiekiu.
03:56
So what we want is studiesstudijos in realrealus humanžmogus people.
96
221000
4000
Tad mes norime tyrimų su tikrais žmonėmis.
04:00
And here'sčia yra anotherkitas examplepavyzdys.
97
225000
2000
Štai dar vienas pavyzdys.
04:02
This is from Britain'sDidžiosios Britanijos leadingpirmaujantis dietdieta and nutritionistDietologė in the DailyKasdien MirrorVeidrodis,
98
227000
3000
Tai iš Britanijos pirmaujančio dietų ir mitybos žinovo "Daily Mirror",
04:05
whichkuris is our secondantra biggestdidžiausias sellingparduoti newspaperlaikraštis.
99
230000
2000
kuris yra mūsų antras perkamiausias laikraštis.
04:07
"An AustralianAustralijos studystudijuoti in 2001
100
232000
2000
"Australų tyrime 2001-aisiais
04:09
foundrasta that olivealyvuogių oilaliejus in combinationderinys with fruitsvaisiai, vegetablesdaržovės and pulsesankštiniai augalai
101
234000
2000
atrasta, kad alyvuogių aliejus suderinatas su vaisiais, daržovėmis ir ankštiniais
04:11
offerspasiūlymai measurableišmatuojami protectionapsauga againstprieš skinoda wrinklingswrinklings."
102
236000
2000
teikia išmatuojamą apsaugą nuo odos raukšlėjimosi."
04:13
And then they give you advicepatarimas:
103
238000
2000
Ir tada jie jums pataria:
04:15
"If you eatvalgyti olivealyvuogių oilaliejus and vegetablesdaržovės, you'lltu būsi have fewermažiau skinoda wrinklesraukšles."
104
240000
2000
"jei valgysite alyvuogių aliejų ir daržoves, turėsite mažiau odos raukšlių."
04:17
And they very helpfullynaudingai tell you how to go and find the paperpopierius.
105
242000
2000
Ir jie labai paslaugiai paaiškina jums, kaip susirasti tą straipsnį.
04:19
So you go and find the paperpopierius, and what you find is an observationalstebėjimo studystudijuoti.
106
244000
3000
Tad susiieškote tą straipsnį ir paaiškėja, kad tai yra stebimasis tyrimas.
04:22
ObviouslyAkivaizdžiai nobodyniekas has been ablegalingas
107
247000
2000
Aišku niekas negalėjo
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
sugrįžti į 1930-uosius,
04:26
get all the people borngimęs in one maternitymotinystės unitvienetas,
109
251000
3000
surinkti visus žmones gimusius vienuose gimdymo namuose,
04:29
and halfpusė of them eatvalgyti lots of fruitvaisių and vegdaržovių and olivealyvuogių oilaliejus,
110
254000
2000
kad pusė iš jų valgytų daug vaisių, daržovių ir alyvuogių aliejaus,
04:31
and then halfpusė of them eatvalgyti McDonald'sMcDonald,
111
256000
2000
o kita pusė valgytų McDonalds maistą,
04:33
and then we see how manydaug wrinklesraukšles you've got latervėliau.
112
258000
2000
ir vėliau pažiūrėti, pas ką kiek raukšlių atsiras.
04:35
You have to take a snapshotfotografija of how people are now.
113
260000
2000
Reikia padaryti nuotraukas žmonių, kad pasimatytų, kaip jie atrodo.
04:37
And what you find is, of coursežinoma,
114
262000
2000
Ir, žinoma, paaiškėtų, kad
04:39
people who eatvalgyti vegdaržovių and olivealyvuogių oilaliejus have fewermažiau skinoda wrinklesraukšles.
115
264000
3000
žmonės, kurie valgo daržoves ir alyvuogių aliejų turi mažiau odos raukšlių.
04:42
But that's because people who eatvalgyti fruitvaisių and vegdaržovių and olivealyvuogių oilaliejus,
116
267000
3000
Bet taip yra todėl, kad žmonės, kurie valgo vaisius, daržoves ir alyvuogių aliejų,
04:45
they're freakskeistuoliai, they're not normalnormalus, they're like you;
117
270000
3000
jie yra išsigimėliai, jie nenormalūs, jie tokie, kaip jūs;
04:48
they come to eventsrenginiai like this.
118
273000
2000
jie lanko tokius renginius kaip šis.
04:50
They are poshPrašmatniame, they're wealthypasiturintis, they're lessmažiau likelytikėtina to have outdoorlauko jobsdarbo vietos,
119
275000
3000
Jie prašmatnūs, turtingi, rečiau dirba lauke,
04:53
they're lessmažiau likelytikėtina to do manualvadovas labordarbo,
120
278000
2000
rečiau dirba fizinį darbą,
04:55
they have better socialsocialinis supportparama, they're lessmažiau likelytikėtina to smokedūmai --
121
280000
2000
gauna geresnę socialinę paramą, rečiau rūko -
04:57
so for a wholevisa hostpriimančioji of fascinatingpatraukliai, interlockingblokuotės
122
282000
2000
tad, dėl galybės nuostabių, persipynusių,
04:59
socialsocialinis, politicalpolitinis and culturalkultūrinis reasonsmotyvai,
123
284000
2000
socialinių, politinių ir kultūrinių priežasčių,
05:01
they are lessmažiau likelytikėtina to have skinoda wrinklesraukšles.
124
286000
2000
tikimybė, kad jie turės raukšlių, yra mažesnė.
05:03
That doesn't mean that it's the vegetablesdaržovės or the olivealyvuogių oilaliejus.
125
288000
2000
Bet tai nereiškia, kad tą lemia daržovės ar alyvuogių aliejus.
05:05
(LaughterJuokas)
126
290000
2000
(Juokas)
05:07
So ideallyidealiu atveju what you want to do is a trialbandomasis.
127
292000
3000
Idealiu atveju reikia atlikti tyrimą.
05:10
And everybodyvisi thinksgalvoja they're very familiarpažįstamas with the ideaidėja of a trialbandomasis.
128
295000
2000
Ir visi mano, kad yra susipažinę su tyrimo idėja.
05:12
TrialsTyrimų metu are very oldsenas. The first trialbandomasis was in the BibleBiblija -- DanielDaniel 1:12.
129
297000
3000
Tyrimai labai seni. Pirmasis tyrimas minimas Biblijoje -- Danieliaus 1:12.
05:15
It's very straightforwardpaprasta -- you take a bunchkrūva of people, you splitpadalinti them in halfpusė,
130
300000
2000
Tai labai paprasta - imat būrį žmonių, padalinat juos per pusę,
05:17
you treatgydyk one groupgrupė one way, you treatgydyk the other groupgrupė the other way,
131
302000
2000
su viena grupe elgiatės vienaip, su kita - kitaip,
05:19
and a little while latervėliau, you followsekite them up
132
304000
2000
ir truputį vėliau pasižiūrit,
05:21
and see what happenedįvyko to eachkiekvienas of them.
133
306000
2000
kas kiekvienai iš jų nutiko.
05:23
So I'm going to tell you about one trialbandomasis,
134
308000
2000
Aš jums papasakosiu apie vieną bandymą,
05:25
whichkuris is probablytikriausiai the mostlabiausiai well-reportedgerai pateikti trialbandomasis
135
310000
2000
kuris turbūt yra geriausiai aprašytas bandymas
05:27
in the U.K. newsnaujienos mediažiniasklaida over the pastpraeitis decadedešimtmetis.
136
312000
2000
J. K. spaudoje per paskutinį dešimtmetį.
05:29
And this is the trialbandomasis of fishžuvis oilaliejus pillstabletes.
137
314000
2000
Tai žuvų taukų piliulių tyrimas.
05:31
And the claimpretenzija was fishžuvis oilaliejus pillstabletes improvepagerinti schoolmokykla performancenašumas and behaviorelgesys
138
316000
2000
Buvo teigiama, kad žuvų taukų piliulės pagerina paprastų vaikų
05:33
in mainstreammainstream childrenvaikai.
139
318000
2000
pasiekimus mokykloje ir elgesį.
05:35
And they said, "We'veMes jau donepadaryta a trialbandomasis.
140
320000
2000
Jie teigė: "mes atlikome tyrimą.
05:37
All the previousankstesnis trialsbandymai were positiveteigiamas, and we know this one'svieni gonna be too."
141
322000
2000
Visi ankstesni tyrimai buvo teigiami ir mes žinome, kad ir šis toks bus."
05:39
That should always ringžiedas alarmsignalizacija bellsvarpai.
142
324000
2000
Tai visad turėtų įjungti aliarmo varpus.
05:41
Because if you alreadyjau know the answeratsakyti to your trialbandomasis, you shouldn'tneturėtų be doing one.
143
326000
3000
Nes jei jau žinote savo tyrimo atsakymą, jums tyrimo nereiktų daryti.
05:44
EitherArba you've riggedsuklastotas it by designdizainas,
144
329000
2000
Arba jūs planuotai jį suklastojote,
05:46
or you've got enoughpakankamai dataduomenys so there's no need to randomizeAtsitiktinė people anymoredaugiau.
145
331000
3000
arba turite pakankamai duomenų ir žmonių skirstyti atsitiktine tvarka nebereikia.
05:49
So this is what they were going to do in their trialbandomasis.
146
334000
3000
Štai ką jie ketino savo tyrime daryti.
05:52
They were takingpasiimti 3,000 childrenvaikai,
147
337000
2000
Ėme 3000 vaikų,
05:54
they were going to give them all these hugedidelis fishžuvis oilaliejus pillstabletes,
148
339000
2000
ketino duoti jiems didžiulių žuvų taukų piliulių
05:56
sixšeši of them a day,
149
341000
2000
po šešias per dieną
05:58
and then a yearmetai latervėliau, they were going to measurepriemonė their schoolmokykla examegzaminas performancenašumas
150
343000
3000
ir tada, po metų, ketino išmatuoti jų mokyklinių egzaminų rezultatus
06:01
and comparepalyginti their schoolmokykla examegzaminas performancenašumas
151
346000
2000
ir palyginti pasiekimus
06:03
againstprieš what they predictedprognozuojama their examegzaminas performancenašumas would have been
152
348000
2000
su tuo, kokie jų pasiekimai būtų buvę,
06:05
if they hadn'tnebuvo had the pillstabletes.
153
350000
3000
jei jie nebūtų gėrę piliulių.
06:08
Now can anybodykas nors spotvieta a flawškvalas in this designdizainas?
154
353000
3000
Ar kas nors gali įžiūrėti šio plano trūkumą?
06:11
And no professorsprofesoriai of clinicalklinikinis trialbandomasis methodologymetodika
155
356000
3000
Klinikinių tyrimų metodologijos profesoriams
06:14
are allowedleidžiama to answeratsakyti this questionklausimas.
156
359000
2000
į šį klausimą atsakinėti negalima.
06:16
So there's no controlkontrolė; there's no controlkontrolė groupgrupė.
157
361000
2000
Taigi nėra kontrolės; nėra kontrolinės grupės.
06:18
But that soundsgarsai really techietechniką.
158
363000
2000
Bet tai skamba labai techniškai.
06:20
That's a technicaltechninis termterminas.
159
365000
2000
Tai techninis terminas.
06:22
The kidsvaikai got the pillstabletes, and then their performancenašumas improvedpatobulintas.
160
367000
2000
Vaikai gėrė piliules, ir jų pasiekimai pagerėjo.
06:24
What elseKitas could it possiblygalbūt be if it wasn'tnebuvo the pillstabletes?
161
369000
3000
Kas gi kitas galėjo tą nulemti, jei ne piliulės?
06:27
They got oldervyresni. We all developplėtoti over time.
162
372000
3000
Jie augo. Mes visi laikui bėgant vystomės.
06:30
And of coursežinoma, alsotaip pat there's the placeboplacebas effectefektas.
163
375000
2000
Ir, žinoma, dar yra placebo efektas.
06:32
The placeboplacebas effectefektas is one of the mostlabiausiai fascinatingpatraukliai things in the wholevisa of medicinevaistas.
164
377000
2000
Placebo efektas yra vienas žavingiausių dalykų visoje medicinoje.
06:34
It's not just about takingpasiimti a pillpigułka, and your performancenašumas and your painskausmas gettinggauti better.
165
379000
3000
Jis siejasi ne tik su tuo, kad išgėrus piliulę jūsų pasiekimai pagerėja, ir skausmas apmalšta.
06:37
It's about our beliefsįsitikinimai and expectationslūkesčius.
166
382000
2000
Jis siejasi su tuo, kuo mes įsitikinę ir ko tikimės.
06:39
It's about the culturalkultūrinis meaningprasme of a treatmentgydymas.
167
384000
2000
Jis siejas su kultūrine gydymo samprata.
06:41
And this has been demonstratedparodė in a wholevisa raftplaustas of fascinatingpatraukliai studiesstudijos
168
386000
3000
Ir tai buvo pademonstruota galybėje nuostabių tyrimų,
06:44
comparinglyginant one kindmalonus of placeboplacebas againstprieš anotherkitas.
169
389000
3000
lyginančių vienokius placebus su kitokiais.
06:47
So we know, for examplepavyzdys, that two sugarcukrus pillstabletes a day
170
392000
2000
Tad mes žinome, pavyzdžiui, kad dvi cukrinės tabletės per dieną
06:49
are a more effectiveefektyvus treatmentgydymas for gettinggauti ridatsikratyti of gastricskrandžio ulcersopos
171
394000
2000
efektyviau gydo skrandžio opas
06:51
than one sugarcukrus pillpigułka.
172
396000
2000
nei viena cukrinė tabletė.
06:53
Two sugarcukrus pillstabletes a day beatsritmas one sugarcukrus pillpigułka a day.
173
398000
2000
Dvi cukrinės tabletės per dieną pralenkia vieną cukrinę tabletę per dieną.
06:55
And that's an outrageouspasipiktinęs and ridiculousjuokinga findingrasti, but it's truetiesa.
174
400000
3000
Ir tai yra neįtikėtinas ir juokingas atradimas, bet tai tiesa.
06:58
We know from threetrys differentskiriasi studiesstudijos on threetrys differentskiriasi typestipai of painskausmas
175
403000
2000
Mes žinome iš trijų skirtingų tyrimų nagrinėjusių tris skirtingas skausmo rūšis,
07:00
that a saltwatersūrus vanduo injectioninjekcijos is a more effectiveefektyvus treatmentgydymas for painskausmas
176
405000
3000
kad druskos tirpalo injekcija efektyviau malšina skausmą nei
07:03
than takingpasiimti a sugarcukrus pillpigułka, takingpasiimti a dummyManekenas pillpigułka that has no medicinevaistas in it --
177
408000
4000
išgerta cukrinė tabletė, išgerta netikra tabletė, kurioje nėra vaistų -
07:07
not because the injectioninjekcijos or the pillstabletes do anything physicallyfiziškai to the bodykūnas,
178
412000
3000
ne todėl, kad injekcija ar tabletės fiziškai ką nors padaro kūnui,
07:10
but because an injectioninjekcijos feelsjaučiasi like a much more dramaticdramatiškas interventionintervencija.
179
415000
3000
bet todėl, kad injekcija sudaro dramatiškesnio įsikišimo įspūdį.
07:13
So we know that our beliefsįsitikinimai and expectationslūkesčius
180
418000
2000
Tad žinome, kad mūsų įsitikinimais ir lūkesčiais
07:15
can be manipulatedmanipuliuoti,
181
420000
2000
galima manipuliuoti,
07:17
whichkuris is why we do trialsbandymai
182
422000
2000
būtent todėl ir atliekame tyrimus,
07:19
where we controlkontrolė againstprieš a placeboplacebas --
183
424000
2000
kur lyginame rezultatus su placebo efektu,
07:21
where one halfpusė of the people get the realrealus treatmentgydymas
184
426000
2000
kur pusė žmonių gauna tikrus vaistus,
07:23
and the other halfpusė get placeboplacebas.
185
428000
2000
o kita pusė gauna placebą.
07:25
But that's not enoughpakankamai.
186
430000
3000
Bet to negana.
07:28
What I've just shownparodyta you are examplespavyzdžiai of the very simplepaprasta and straightforwardpaprasta waysbūdai
187
433000
3000
Aš jums ką tik parodžiau pavyzdžius labai paprastų ir aiškių būdų,
07:31
that journalistsžurnalistai and foodmaistas supplementpriedas pillpigułka peddlersPeddlers
188
436000
2000
kuriais žurnalistai ir prekeiviai maisto papildų tabletėmis,
07:33
and naturopathsnaturopaths
189
438000
2000
ir natūropatai
07:35
can distortiškraipyti evidenceįrodymai for their ownsavo purposestikslai.
190
440000
3000
gali iškraipyti įrodymus savo labui.
07:38
What I find really fascinatingpatraukliai
191
443000
2000
Kas mane stulbina,
07:40
is that the pharmaceuticalfarmacinė industryindustrija
192
445000
2000
yra tai, kad vaistų pramonė
07:42
usesnaudoja exactlytiksliai the sametas pats kindsrūšys of tricksgudrybės and devicesprietaisai,
193
447000
2000
naudojasi tokiais pat triukais ir įnagiais,
07:44
but slightlyLengvai more sophisticatedrafinuotas versionsversijos of them,
194
449000
3000
tik šiek tiek rafinuotesnėmis jų versijomis,
07:47
in orderįsakymas to distortiškraipyti the evidenceįrodymai that they give to doctorsgydytojai and patientspacientai,
195
452000
3000
siekdami iškreipti įrodymus, kuriuos pateikia gydytojams ir pacientams,
07:50
and whichkuris we use to make vitallygyvybiškai importantsvarbu decisionssprendimai.
196
455000
3000
ir kuriais mes remiamės priimdami gyvybiškai svarbius sprendimus.
07:53
So firstlypirmiausia, trialsbandymai againstprieš placeboplacebas:
197
458000
2000
Tad pirmiausia, tyrimai lyginant su placebu:
07:55
everybodyvisi thinksgalvoja they know that a trialbandomasis should be
198
460000
2000
visi mano žinantys, kad tyrimas turi būti
07:57
a comparisonpalyginimas of your newnaujas drugvaistas againstprieš placeboplacebas.
199
462000
2000
jūsų naujojo vaisto palyginimas su placebu.
07:59
But actuallyiš tikrųjų in a lot of situationssituacijose that's wrongneteisingai.
200
464000
2000
Bet iš tikrųjų, daugeliu atveju tai netiesa.
08:01
Because oftendažnai we alreadyjau have a very good treatmentgydymas that is currentlyšiuo metu availableprieinama,
201
466000
3000
Nes dažnai jau yra prieinami labai geri vaistai,
08:04
so we don't want to know that your alternativealternatyva newnaujas treatmentgydymas
202
469000
2000
tad mes nenorim žinoti, kad jūsų alternatyvūs nauji vaistai
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
yra geriau negu nieko.
08:08
We want to know that it's better than the bestgeriausia currentlyšiuo metu availableprieinama treatmentgydymas that we have.
204
473000
3000
Mes norime žinoti, kad jie yra geresni už geriausius mūsų dabar turimus vaistus.
08:11
And yetvis dar, repeatedlypakartotinai, you consistentlynuosekliai see people doing trialsbandymai
205
476000
3000
Ir vis delto, pakartotinai, vis matome, kaip žmonės atlieka tyrimus
08:14
still againstprieš placeboplacebas.
206
479000
2000
vis tiek lygindami su placebu.
08:16
And you can get licenselicencija to bringatnešk your drugvaistas to marketturgus
207
481000
2000
Ir galima gauti licenciją išleisti savo vaistą į rinką,
08:18
with only dataduomenys showingparodyti that it's better than nothing,
208
483000
2000
teturint duomenis, rodančius, kad jis geriau negu nieko,
08:20
whichkuris is uselessnenaudingas for a doctorgydytojas like me tryingbandau to make a decisionsprendimas.
209
485000
3000
kas tokiam kaip aš gydytojui, bandančiam priimti sprendimą, neduoda jokios naudos.
08:23
But that's not the only way you can rigįrenginys your dataduomenys.
210
488000
2000
Bet tai ne vienintelis būdas klastoti duomenis.
08:25
You can alsotaip pat rigįrenginys your dataduomenys
211
490000
2000
Duomenis klastoti taip pat galima
08:27
by makingpriėmimo the thing you comparepalyginti your newnaujas drugvaistas againstprieš
212
492000
2000
lyginimui su naujaisiais vaistais pasirenkant
08:29
really rubbishšiukšlės.
213
494000
2000
visišką šlamštą.
08:31
You can give the competingkonkuruojantis drugvaistas in too lowžemas a dosedozės,
214
496000
2000
Galima vaistą-varžovą skirti per maža doze,
08:33
so that people aren'tnėra properlytinkamai treatedgydomas.
215
498000
2000
kad žmonės nebūtų tinkamai gydomi.
08:35
You can give the competingkonkuruojantis drugvaistas in too highaukštas a dosedozės,
216
500000
2000
Galima vaistą-varžovą skirti per didele doze,
08:37
so that people get sidepusė effectsefektai.
217
502000
2000
kad sukeltų pašalinius poveikius.
08:39
And this is exactlytiksliai what happenedįvyko
218
504000
2000
Būtent tai nutiko
08:41
whichkuris antipsychoticnuo psichozės medicationvaistas for schizophreniašizofrenija.
219
506000
2000
su antipsichotiniais vaistais šizofrenijai gydyti.
08:43
20 yearsmetai agoprieš, a newnaujas generationkarta of antipsychoticnuo psichozės drugsnarkotikai were broughtatnešė in
220
508000
3000
Prieš 20 metų buvo sukurta nauja antipsichotinių vaistų karta
08:46
and the promisepažadas was that they would have fewermažiau sidepusė effectsefektai.
221
511000
3000
ir pažadėta, kad jie turės mažiau pašalinių poveikių.
08:49
So people setnustatyti about doing trialsbandymai of these newnaujas drugsnarkotikai
222
514000
2000
Tad imtąsi vykdyti naujųjų vaistų tyrimus
08:51
againstprieš the oldsenas drugsnarkotikai,
223
516000
2000
lyginant su senaisiais,
08:53
but they gavedavė the oldsenas drugsnarkotikai in ridiculouslyjuokingai highaukštas dosesdozės --
224
518000
2000
bet senuosius buvo paskirta gerti nesąmoningai didelėmis dozėmis -
08:55
20 milligramsmg a day of haloperidolhaloperidolis.
225
520000
2000
20 miligramų per dieną haloperidolio.
08:57
And it's a foregoneprarastas conclusionišvadą,
226
522000
2000
Išvada aiški -
08:59
if you give a drugvaistas at that highaukštas a dosedozės,
227
524000
2000
jei vaistas skiriamas tokio didumo doze,
09:01
that it will have more sidepusė effectsefektai and that your newnaujas drugvaistas will look better.
228
526000
3000
jis turės daugiau pašalinių poveikių ir jūsų naujasis vaistas atrodys geriau.
09:04
10 yearsmetai agoprieš, historyistorija repeatedpasikartojantis itselfpats, interestinglyįdomu,
229
529000
2000
Prieš 10 metų istorija pasikartojo, ir gana įdomiai,
09:06
when risperidonerisperidonas, whichkuris was the first of the new-generationnaujos kartos antipscyhoticantipscyhotic drugsnarkotikai,
230
531000
3000
kai baigė galioti risperidono, kuris buvo pirmasis iš naujos kartos antipsichotinių vaistų,
09:09
cameatėjo off copyrightautorinės teisės, so anybodykas nors could make copieskopijos.
231
534000
3000
patentas, ir bet kas galėjo gaminti kopijas.
09:12
EverybodyVisiems wanted to showRodyti that their drugvaistas was better than risperidonerisperidonas,
232
537000
2000
Visi norėjo parodyti, kad jų naujasis vaistas yra geresnis už risperidoną,
09:14
so you see a bunchkrūva of trialsbandymai comparinglyginant newnaujas antipsychoticnuo psichozės drugsnarkotikai
233
539000
3000
tad galybėje tyrimų nauji antipsichotiniai vaistai
09:17
againstprieš risperidonerisperidonas at eightaštuoni milligramsmg a day.
234
542000
2000
lyginti su risperidonu, skirtu aštuonių miligramų per dieną dozėmis.
09:19
Again, not an insanepsichiškas dosedozės, not an illegalneteisėtas dosedozės,
235
544000
2000
Vėlgi, ne beprotiška dozė, ne nelegali dozė,
09:21
but very much at the highaukštas endgalas of normalnormalus.
236
546000
2000
bet kiek tik galima didesnė priimtos normalios dozės ribose.
09:23
And so you're boundprivaloma to make your newnaujas drugvaistas look better.
237
548000
3000
Tad naujas vaistas garantuotai atrodo geriau.
09:26
And so it's no surprisesiurprizas that overallbendrai,
238
551000
3000
Ir nieko nestebina, kad, apskritai,
09:29
industry-fundedpramonλs finansuojamus trialsbandymai
239
554000
2000
pramonės remiami tyrimai
09:31
are fourketuri timeslaikai more likelytikėtina to give a positiveteigiamas resultrezultatas
240
556000
2000
keturiskart labiau linkę pateikti teigiamą rezultatą
09:33
than independentlysavarankiškai sponsoredrėmėjų trialsbandymai.
241
558000
3000
nei nepriklausomai remiami tyrimai.
09:36
But -- and it's a bigdidelis but --
242
561000
3000
Bet - ir tai didelis bet -
09:39
(LaughterJuokas)
243
564000
2000
(Juokas)
09:41
it turnspasisuka out,
244
566000
2000
paaiškėja,
09:43
when you look at the methodsmetodai used by industry-fundedpramonλs finansuojamus trialsbandymai,
245
568000
3000
pažvelgus į metodus pramonės remiamų tyrimų,
09:46
that they're actuallyiš tikrųjų better
246
571000
2000
kad jie iš tikrųjų geresni
09:48
than independentlysavarankiškai sponsoredrėmėjų trialsbandymai.
247
573000
2000
nei nepriklausomai remiamų tyrimų metodai.
09:50
And yetvis dar, they always managetvarkyti to to get the resultrezultatas that they want.
248
575000
3000
Ir vis tiek, jiems visada pavyksta pasiekti norimą rezultatą.
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
Kaip tai veikia?
09:55
How can we explainpaaiškinti this strangekeista phenomenonreiškinys?
250
580000
3000
Kaip paaiškinti šį keistą reiškinį?
09:58
Well it turnspasisuka out that what happensatsitinka
251
583000
2000
Pasirodo, darosi štai kas -
10:00
is the negativeneigiamas dataduomenys goeseina missingdingęs in actionveiksmas;
252
585000
2000
neigiami duomenys pradingsta tyrimų metu;
10:02
it's withheldsulaikyti from doctorsgydytojai and patientspacientai.
253
587000
2000
jie nuslepiami nuo gydytojų ir pacientų.
10:04
And this is the mostlabiausiai importantsvarbu aspectaspektas of the wholevisa storyistorija.
254
589000
2000
Ir tai yra svarbiausias visos istorijos aspektas.
10:06
It's at the topviršuje of the pyramidpiramidė of evidenceįrodymai.
255
591000
2000
Jis yra įrodymų piramidės viršūnėje.
10:08
We need to have all of the dataduomenys on a particularypač treatmentgydymas
256
593000
3000
Mums reikalingi visi duomenys apie tam tikrą gydymo būdą,
10:11
to know whetherar or not it really is effectiveefektyvus.
257
596000
2000
jei norime žinoti, ar jis iš tiesų efektyvus.
10:13
And there are two differentskiriasi waysbūdai that you can spotvieta
258
598000
2000
Yra du būdai, kaip pastebėti,
10:15
whetherar some dataduomenys has gonedingo missingdingęs in actionveiksmas.
259
600000
2000
ar dalis duomenų nepradingo veiksmo metu.
10:17
You can use statisticsstatistika, or you can use storiesistorijos.
260
602000
3000
Galite naudotis statistika arba galite naudotis istorijomis.
10:20
I personallyasmeniškai prefernorėčiau statisticsstatistika, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
Asmeniškai, man labiau patinka statistika, tad apie tai pirmiau.
10:22
This is something calledvadinamas funnelpiltuvas plotsklypas.
262
607000
2000
Tai vadinamasis piltuvo grafikas.
10:24
And a funnelpiltuvas plotsklypas is a very cleverprotingas way of spottingtepimas
263
609000
2000
Piltuvo grafikas - labai gudrus būdas pastebėti,
10:26
if smallmažas negativeneigiamas trialsbandymai have disappearedpradingo, have gonedingo missingdingęs in actionveiksmas.
264
611000
3000
ar nepradingo maži neigiami tyrimai, ar nepasimetė tyrimų metu.
10:29
So this is a graphgrafikas of all of the trialsbandymai
265
614000
2000
Tai yra grafikas visų tyrimų,
10:31
that have been donepadaryta on a particularypač treatmentgydymas.
266
616000
2000
atliktų tam tikram vaistui.
10:33
And as you go up towardslink the topviršuje of the graphgrafikas,
267
618000
2000
Kylant aukštyn link grafiko viršaus,
10:35
what you see is eachkiekvienas dottaškas is a trialbandomasis.
268
620000
2000
matote, kad kiekvienas taškas yra tyrimas.
10:37
And as you go up, those are the biggerdidesnis trialsbandymai, so they'vejie jau got lessmažiau errorklaida in them.
269
622000
3000
Kuo aukščiau, tuo didesni tyrimai, todėl jų paklaida mažesnė.
10:40
So they're lessmažiau likelytikėtina to be randomlyatsitiktinai falseklaidinga positivesteigiami, randomlyatsitiktinai falseklaidinga negativesnegatyvai.
270
625000
3000
Mažiau tikėtina, kad jie bus atsitiktinai neteisingai teigiami ar atsitiktinai neteisingai neigiami.
10:43
So they all clusterklasteris togetherkartu.
271
628000
2000
Jie visi susispiečia kartu.
10:45
The bigdidelis trialsbandymai are closerarčiau to the truetiesa answeratsakyti.
272
630000
2000
Didieji tyrimai yra arčiau tikrojo atsakymo.
10:47
Then as you go furthertoliau down at the bottomapačioje,
273
632000
2000
Tada, leidžiantis žemiau apačioje,
10:49
what you can see is, over on this sidepusė, the spuriousparazitinės falseklaidinga negativesnegatyvai,
274
634000
3000
matome, šioje pusėje, apgaulingus neteisingai neigiamus rezultatus,
10:52
and over on this sidepusė, the spuriousparazitinės falseklaidinga positivesteigiami.
275
637000
2000
o šioje pusėje - apgaulingus neteisingai teigiamus rezultatus.
10:54
If there is publicationpaskelbimas biasšališkumas,
276
639000
2000
Jei publikacija šališka,
10:56
if smallmažas negativeneigiamas trialsbandymai have gonedingo missingdingęs in actionveiksmas,
277
641000
3000
jei maži neigiami tyrimai pradingo,
10:59
you can see it on one of these graphsgrafikai.
278
644000
2000
tai matyti šiuose grafikuose.
11:01
So you can see here that the smallmažas negativeneigiamas trialsbandymai
279
646000
2000
Tad čia matote, kad mažieji neigiami tyrimai,
11:03
that should be on the bottomapačioje left have disappearedpradingo.
280
648000
2000
turėję būti apačioje kairėje, pradingo.
11:05
This is a graphgrafikas demonstratingparodyti the presencebuvimas of publicationpaskelbimas biasšališkumas
281
650000
3000
Šis grafikas vaizduoja publikacijų šališkumo buvimą
11:08
in studiesstudijos of publicationpaskelbimas biasšališkumas.
282
653000
2000
publikacijų šališkumo tyrimuose.
11:10
And I think that's the funniestjuokingiausia epidemiologyepidemiologija jokepokštas
283
655000
2000
Ir manau, kad tai yra linksmiausias epidemiologijos juokelis,
11:12
that you will ever heargirdėti.
284
657000
2000
kurį jums kada nors teks girdėti.
11:14
That's how you can proveįrodyti it statisticallystatistiškai,
285
659000
2000
Taip šitai galima įrodyti statistiškai,
11:16
but what about storiesistorijos?
286
661000
2000
o kaip istorijos?
11:18
Well they're heinousbaisus, they really are.
287
663000
2000
Na, jos yra baisios, tikrai.
11:20
This is a drugvaistas calledvadinamas reboxetinereboxetine.
288
665000
2000
Tai vaistas pavadinimu reboksetinas.
11:22
This is a drugvaistas that I myselfsave have prescribednustatytas to patientspacientai.
289
667000
2000
Aš pats esu jį išrašęs pacientams.
11:24
And I'm a very nerdyNerdy doctorgydytojas.
290
669000
2000
O esu labai moksliukiškas gydytojas.
11:26
I hopetikiuosi I try to go out of my way to try and readskaityti and understandsuprasti all the literatureliteratūra.
291
671000
3000
Tikiuosi, visada stengiuos perskaityti ir suprasti visą literatūrą.
11:29
I readskaityti the trialsbandymai on this. They were all positiveteigiamas. They were all well-conductedtinkamai atliktų.
292
674000
3000
Skaičiau apie šio vaisto tyrimus. Jie visi buvo teigiami. Visi buvo gerai atlikti.
11:32
I foundrasta no flawškvalas.
293
677000
2000
Neradau jokio trūkumo.
11:34
UnfortunatelyDeja, it turnedPaaiškėjo out,
294
679000
2000
Deja, paaiškėjo,
11:36
that manydaug of these trialsbandymai were withheldsulaikyti.
295
681000
2000
kad daug šių tyrimų buvo nutylėta.
11:38
In factfaktas, 76 percentproc
296
683000
2000
Iš tiesų, 76 procentai
11:40
of all of the trialsbandymai that were donepadaryta on this drugvaistas
297
685000
2000
visų atliktų šio vaisto tyrimų
11:42
were withheldsulaikyti from doctorsgydytojai and patientspacientai.
298
687000
2000
buvo nuslėpti nuo gydytojų ir pacientų.
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
Pagalvokim,
11:46
if I tossedišmesti a coinmoneta a hundredšimtas timeslaikai,
300
691000
2000
jei šimtą kartų mesčiau monetą
11:48
and I'm allowedleidžiama to withholdsulaikyti from you
301
693000
2000
ir man būtų leista nuo jūsų nuslėpti
11:50
the answersatsakymai halfpusė the timeslaikai,
302
695000
2000
atsakymus pusę kartų,
11:52
then I can convinceįtikinti you
303
697000
2000
tada galėčiau jus įtikinti,
11:54
that I have a coinmoneta with two headsgalvos.
304
699000
2000
kad moneta turi du herbus.
11:56
If we removepašalinti halfpusė of the dataduomenys,
305
701000
2000
Jei pašalinama pusė duomenų,
11:58
we can never know what the truetiesa effectefektas sizedydis of these medicinesvaistai is.
306
703000
3000
mes niekad negalime sužinoti, koks tikrasis šių vaistų poveikio dydis.
12:01
And this is not an isolatedizoliuotas storyistorija.
307
706000
2000
Ir tai ne viena atskira istorija.
12:03
Around halfpusė of all of the trialbandomasis dataduomenys on antidepressantsantidepresantai has been withheldsulaikyti,
308
708000
4000
Maždaug pusė antidepresantų tyrimų duomenų buvo nuslėpta,
12:07
but it goeseina way beyondtoliau that.
309
712000
2000
bet būna ir dar sudėtingiau.
12:09
The NordicŠiaurės šalių CochraneCochrane GroupGrupė were tryingbandau to get a holdlaikykite of the dataduomenys on that
310
714000
2000
Šiaurės Cochrane grupė bandė surinkti duomenis apie tai
12:11
to bringatnešk it all togetherkartu.
311
716000
2000
į vieną vietą.
12:13
The CochraneCochrane GroupsDraugų grupės are an internationaltarptautinis nonprofitnekomercinė veikla collaborationbendradarbiavimas
312
718000
3000
Cochrane grupės yra tarptautinė pelno nesiekianti organizacija,
12:16
that producepagaminti systematicsistemingai reviewsatsiliepimai of all of the dataduomenys that has ever been shownparodyta.
313
721000
3000
kuri rengia sistemines visų kada nors pateiktų duomenų peržiūras.
12:19
And they need to have accessprieiga to all of the trialbandomasis dataduomenys.
314
724000
3000
Jiems reikalinga prieiga prie visų tyrimų duomenų.
12:22
But the companiesįmonės withheldsulaikyti that dataduomenys from them,
315
727000
3000
Bet kompanijos tuos duomenis nuo jų nuslėpė,
12:25
and so did the EuropeanEuropos MedicinesVaistai AgencyAgentūra
316
730000
2000
tą patį darė ir Europos vaistų agentūra
12:27
for threetrys yearsmetai.
317
732000
2000
trejetą metų.
12:29
This is a problemproblema that is currentlyšiuo metu lackingtrūksta a solutiontirpalas.
318
734000
3000
Ši problema kol kas yra neišspręsta.
12:32
And to showRodyti how bigdidelis it goeseina, this is a drugvaistas calledvadinamas TamifluTamiflu,
319
737000
3000
Kad parodyčiau kokio ji masto - štai vaistas "Tamiflu",
12:35
whichkuris governmentsvyriausybės around the worldpasaulis
320
740000
2000
kuriam viso pasaulio vyriausybės
12:37
have spentišleista billionsmilijardai and billionsmilijardai of dollarsdoleriai on.
321
742000
2000
išleido milijardų milijardus dolerių.
12:39
And they spendpraleisti that moneypinigai on the promisepažadas
322
744000
2000
Ir jie už tuos pinigus pirko pažadą,
12:41
that this is a drugvaistas whichkuris will reducesumažinti the ratenorma
323
746000
2000
kad šis vaistas sumažins
12:43
of complicationskomplikacijos with flugripas.
324
748000
2000
gripo komplikacijų rodiklį.
12:45
We alreadyjau have the dataduomenys
325
750000
2000
Mes jau turime duomenų,
12:47
showingparodyti that it reducessumažina the durationtrukmė of your flugripas by a fewnedaug hoursvalandos.
326
752000
2000
rodančių, kad jis sumažina jūsų gripo trukmę keliomis valandomis.
12:49
But I don't really carepriežiūra about that. GovernmentsVyriausybės don't carepriežiūra about that.
327
754000
2000
Bet man tai iš tiesų nerūpi. Vyriausybėms tai nerūpi.
12:51
I'm very sorry if you have the flugripas, I know it's horriblesiaubingas,
328
756000
3000
Man labai gaila, jei sergate gripu. Žinau, tai siaubinga,
12:54
but we're not going to spendpraleisti billionsmilijardai of dollarsdoleriai
329
759000
2000
bet neketiname išleisti milijardus dolerių,
12:56
tryingbandau to reducesumažinti the durationtrukmė of your flugripas symptomssimptomai
330
761000
2000
bandydami sutrumpinti jūsų gripo simptomų trukmę
12:58
by halfpusė a day.
331
763000
2000
puse dienos.
13:00
We prescribepaskirti these drugsnarkotikai, we stockpileatsargos them for emergenciesekstremalioms situacijoms
332
765000
2000
Mes išrašome šiuos vaistus, kaupiame juos nelaimių atvejams,
13:02
on the understandingsuprasti that they will reducesumažinti the numbernumeris of complicationskomplikacijos,
333
767000
2000
vadovaudamiesi tuo, kad jie sumažins skaičių komplikacijų,
13:04
whichkuris meansreiškia pneumoniapneumonija and whichkuris meansreiškia deathmirtis.
334
769000
3000
tokių kaip plaučių uždegimas, mirtis.
13:07
The infectiousinfekcinės diseasesligos CochraneCochrane GroupGrupė, whichkuris are basedpagrįstas in ItalyItalija,
335
772000
3000
Infekcinių ligų Cochrane grupė, kuri yra įsikūrusi Italijoje,
13:10
has been tryingbandau to get
336
775000
2000
bandė gauti
13:12
the fullpilnas dataduomenys in a usabletinkami naudoti formforma out of the drugvaistas companiesįmonės
337
777000
3000
visus susistemintus duomenis iš vaistų kompanijų
13:15
so that they can make a fullpilnas decisionsprendimas
338
780000
3000
tam, kad galėtų nuspręsti,
13:18
about whetherar this drugvaistas is effectiveefektyvus or not,
339
783000
2000
ar vaistas efektyvus, ar ne.
13:20
and they'vejie jau not been ablegalingas to get that informationinformacija.
340
785000
3000
Ir tos informacijos gauti jiems nepavyko.
13:23
This is undoubtedlyBe jokios abejonės
341
788000
2000
Tai, be abejo,
13:25
the singlevienišas biggestdidžiausias ethicaletiška problemproblema
342
790000
3000
viena didžiausių etikos problemų,
13:28
facingsusiduria su medicinevaistas todayšiandien.
343
793000
2000
su kuriomis medicina susiduria šiandien.
13:30
We cannotnegaliu make decisionssprendimai
344
795000
3000
Mes negalime priimti sprendimų,
13:33
in the absencenebuvimas of all of the informationinformacija.
345
798000
4000
stokodami visos informacijos.
13:37
So it's a little bitšiek tiek difficultsunku from there
346
802000
3000
Gana sunku po viso to
13:40
to spinnugara in some kindmalonus of positiveteigiamas conclusionišvadą.
347
805000
4000
įpinti kokią nors teigiamą išvadą.
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
Bet noriu pasakyti štai ką:
13:48
I think that sunlightsaulės spinduliai
349
813000
3000
manau, kad saulės šviesa
13:51
is the bestgeriausia disinfectantdezinfekcijos priemonė.
350
816000
2000
yra geriausia dezinfekcijos priemonė.
13:53
All of these things are happeningvyksta in plainpaprastas sightžvilgsnis,
351
818000
3000
Visi šie dalykai vyksta akivaizdžiai,
13:56
and they're all protectedapsaugoti
352
821000
2000
ir juos visus saugo
13:58
by a forcejėga fieldlaukas of tediousnesstediousness.
353
823000
3000
varginantis jėgos laukas.
14:01
And I think, with all of the problemsproblemos in sciencemokslas,
354
826000
2000
Aš manau, kai moksle tiek problemų,
14:03
one of the bestgeriausia things that we can do
355
828000
2000
geriausia, ką galime padaryti,
14:05
is to liftpakelti up the liddangtelis,
356
830000
2000
yra pakelti dangtį,
14:07
fingerpirštu around in the mechanicsmechanika and peerpeer in.
357
832000
2000
apčiupinėti viską ir įdėmiai pasižvalgyti.
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
Labai ačiū.
14:11
(ApplausePlojimai)
359
836000
3000
(Plojimai)
Translated by Indre Survilaite
Reviewed by Julija L.

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ben Goldacre - Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks.

Why you should listen

"It was the MMR story that finally made me crack," begins the Bad Science manifesto, referring to the sensationalized -- and now-refuted -- link between vaccines and autism. With that sentence Ben Goldacre fired the starting shot of a crusade waged from the pages of The Guardian from 2003 to 2011, on an addicitve Twitter feed, and in bestselling books, including Bad Science and his latest, Bad Pharma, which puts the $600 billion global pharmaceutical industry under the microscope. What he reveals is a fascinating, terrifying mess.

Goldacre was trained in medicine at Oxford and London, and works as an academic in epidemiology. Helped along by this inexhaustible supply of material, he also travels the speaking circuit, promoting skepticism and nerdish curiosity with fire, wit, fast delivery and a lovable kind of exasperation. (He might even convince you that real science, sober reporting and reason are going to win in the end.)

As he writes, "If you're a journalist who misrepresents science for the sake of a headline, a politician more interested in spin than evidence, or an advertiser who loves pictures of molecules in little white coats, then beware: your days are numbered."

Read an excerpt of Bad Pharma >>

More profile about the speaker
Ben Goldacre | Speaker | TED.com