TEDGlobal 2011
Ben Goldacre: Battling bad science
بين غولدكر: محاربة العلم الفاسد
Filmed:
Readability: 4.3
2,713,579 views
في كل يوم نسمع عن تقارير إخبارية صحية جديدة .. كيف يمكننا تيقن أيها صحيح؟ .. الطبيب ومتخصص الأوبئة بين جولدكير يرينا بحديثه عن حقائق تتغير سريعاً كيف يمكن أن تتشتت الأدلة .. من إدعائات خبراء الأغذية الواضحة تماماً إلى الحيل الماكرة فى صناعة الأدوية.
Ben Goldacre - Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks. Full bio
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 doctor, but I kind of slipped sideways into research,
0
0
3000
حسناً .. في الحقيقة أنا طبيب .. ولكني تطرقت إلى مجال الأبحاث
00:18
and now I'm an epidemiologist.
1
3000
2000
أنا اليوم أعمل في أبحاث الأوبئة
00:20
And nobody really knows what epidemiology is.
2
5000
2000
ولا أحد يعلم بالضبط ما هو علم الأوبئة.
00:22
Epidemiology is the science of how we know in the real world
3
7000
3000
علم الأوبئة هو علم كيف نعلم فى العالم الحقيقى
00:25
if something is good for you or bad for you.
4
10000
2000
ما إذا كان إنتشارُ شيئ ما هو أمرٌ جيد أو سيء فيما يخص البشر
00:27
And it's best understood through example
5
12000
2000
والمثال الأكثر وضوحاً للفهم هو
00:29
as the science of those crazy, wacky newspaper headlines.
6
14000
5000
تلك العناوين الجنونية والهستيرية التي تتصدر الصحف
00:34
And these are just some of the examples.
7
19000
2000
وهذه بعض الأمثلة على تلك العناوين
00:36
These are from the Daily Mail. Every country in the world has a newspaper like this.
8
21000
3000
هذه من صحيفة الديلي ميل .. وكل دولة في العالم تملك صحيفة مثل هذه الصحيفة
00:39
It has this bizarre, ongoing philosophical project
9
24000
3000
وهي صحيفة لديها نهج فلفسي غريب شاذ مستمر على ما يبدو
00:42
of dividing all the inanimate objects in the world
10
27000
2000
لتقسيم كل شيء مادى حولنا في هذا العالم ..
00:44
into the ones that either cause or prevent cancer.
11
29000
3000
إلى أشياء مُسببة أو واقٍية من السرطان
00:47
So here are some of the things they said cause cancer recently:
12
32000
2000
إليكم بعض مسببات السرطان التي تم إكتشافها حديثاً بحسب قول " الصحيفة " :
00:49
divorce, Wi-Fi, toiletries and coffee.
13
34000
2000
الطلاق ، موجات الواي فاي، أوراق دورات المياه ، القهوة.
00:51
Here are some of the things they say prevents cancer:
14
36000
2000
وإليكم بعض المواد الواقية من السرطان بحسب الصحيفة أيضاً :
00:53
crusts, red pepper, licorice and coffee.
15
38000
2000
القشور، والفلفل الأحمر ، عرق السوس والقهوة.
00:55
So already you can see there are contradictions.
16
40000
2000
يمكنكم على الفور ملاحظة التناقض.
00:57
Coffee both causes and prevents cancer.
17
42000
2000
فالقهوة جاءت على أنها مسبب للسرطان ومانعة له.
00:59
And as you start to read on, you can see
18
44000
2000
وعندما تنخرط في القراءة .. يمكنك أن ترى
01:01
that maybe there's some kind of political valence behind some of this.
19
46000
3000
أنه ربما هناك نوع من الغطاء السياسى خلف بعض من هذا.
01:04
So for women, housework prevents breast cancer,
20
49000
2000
مثل ما يخص السيدات حيث قيل أن أعمال المنزل تقي من سرطان الثدي،
01:06
but for men, shopping could make you impotent.
21
51000
3000
وبالنسبة للذكور قيل أن التسوق يسبب ضعف الإرادة فى كل شيئ.
01:09
So we know that we need to start
22
54000
3000
لذا نعلم أنه يتوجب علينا أن نبدأ
01:12
unpicking the science behind this.
23
57000
3000
نتحرى العلوم والأبحاث التي تقف خلف هذه النتائج
01:15
And what I hope to show
24
60000
2000
وما أسعى لأن أشرحه
01:17
is that unpicking dodgy claims,
25
62000
2000
هون أن دحض هذه الإدعاءات الهزيلة،
01:19
unpicking the evidence behind dodgy claims,
26
64000
2000
وإختبار الأدلة التي تقوم عليها هذه الإدعاءات،
01:21
isn't a kind of nasty carping activity;
27
66000
3000
هى ليست أكثر من أنشطة مغلوطة شريرة ;
01:24
it's socially useful,
28
69000
2000
إنها أمرٌ مفيد إجتماعياً
01:26
but it's also an extremely valuable
29
71000
2000
وهو أمرٌ يعد قيمة مهمة جداً
01:28
explanatory tool.
30
73000
2000
هو أداة التفسير والتمحيص.
01:30
Because real science is all about
31
75000
2000
لأن العلوم الحقيقة تقوم في الأساس
01:32
critically appraising the evidence for somebody else's position.
32
77000
2000
على تقييم نقدى منهجى لمواقف وأفكار باحثين آخرين.
01:34
That's what happens in academic journals.
33
79000
2000
وهذا ما يحدث في الصحف العلمية الأكاديمية.
01:36
That's what happens at academic conferences.
34
81000
2000
وهذا ما يحدث في المؤتمرات العلمية الأكاديمية.
01:38
The Q&A session after a post-op presents data
35
83000
2000
فالأسئلة والإستفسارات والإستبيانات التي تلي أي عرض للمعلومات والنتائج
01:40
is often a blood bath.
36
85000
2000
عادة ما تكون معارك علمية ( للوصول إلى دقة المعلومة ).
01:42
And nobody minds that. We actively welcome it.
37
87000
2000
ولا أحد يمانع هذا التصرف .. بل الجميع يرحب به.
01:44
It's like a consenting intellectual S&M activity.
38
89000
3000
إنه يعد توافق وإجماع ثقافى بين العلماء خلال أسئلة وأجوبة.
01:47
So what I'm going to show you
39
92000
2000
حسناً .. ما سوف أريكم إياه
01:49
is all of the main things,
40
94000
2000
هو كل الأمور الأساسية،
01:51
all of the main features of my discipline --
41
96000
2000
كل الخطوط العريضة لمنهجى --
01:53
evidence-based medicine.
42
98000
2000
القائم على الدليل الطبى.
01:55
And I will talk you through all of these
43
100000
2000
وسوف أحدثكم في خلال كل هذه
01:57
and demonstrate how they work,
44
102000
2000
وأعرض كيفية عملهم وإستخراج نتائجهم،
01:59
exclusively using examples of people getting stuff wrong.
45
104000
3000
فقط خلال عرض الأمثلة لأناس تفهم بعض الأشياء خطأ.
02:02
So we'll start with the absolute weakest form of evidence known to man,
46
107000
3000
حسناً .. سوف نبدأ بأضعف صور الأدلة التي يعرفها الإنسان ،
02:05
and that is authority.
47
110000
2000
وهي السلطة.
02:07
In science, we don't care how many letters you have after your name.
48
112000
3000
فيما يخص العلم.. نحن لا نهتم بعدد شهاداتك والجامعات التى أنت عضو بها.
02:10
In science, we want to know what your reasons are for believing something.
49
115000
3000
في العلوم .. نحن نهتم فقط بالأسباب التي دفعتك لإعتناق رأي علمي ما.
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
وكيف يمكنك الجزم بأن شيئ ما مفيد لنا كبشر
02:15
or bad for us?
51
120000
2000
أو سيء ومضر لنا كبشر؟
02:17
But we're also unimpressed by authority,
52
122000
2000
ونحن لا ننبهر أو نُعجب بالسلطة و " المسميات "
02:19
because it's so easy to contrive.
53
124000
2000
لأنه من السهل جداً تلفيقها .
02:21
This is somebody called Dr. Gillian McKeith Ph.D,
54
126000
2000
هذه إمرأة تدعى الدكتورة البروفيسورة - جيلان ماكنيث ( خبيرة أغذية بريطانية )
02:23
or, to give her full medical title, Gillian McKeith.
55
128000
3000
ووصفها الطبي كما نراه هو ، جيلان ماكنيث
02:26
(Laughter)
56
131000
3000
(ضحك)
02:29
Again, every country has somebody like this.
57
134000
2000
مرة أخرى .. كل دولة لديها شخص مثلها ..
02:31
She is our TV diet guru.
58
136000
2000
هى مقدمة برامج غذائية فى التليفزيون.
02:33
She has massive five series of prime-time television,
59
138000
3000
تملك أكبر خمس برامج شهيرة على التلفاز،
02:36
giving out very lavish and exotic health advice.
60
141000
3000
تعطي الكثير من النصائح الصحية الغريبة والبراقة.
02:39
She, it turns out, has a non-accredited correspondence course Ph.D.
61
144000
3000
كما تبين أنها تملك رسالة دكتوراة غير معتمدة
02:42
from somewhere in America.
62
147000
2000
من أى ولاية في أمريكا.
02:44
She also boasts that she's a certified professional member
63
149000
2000
وهي تتفاخر بأنها خبيرة وأنها عضو
02:46
of the American Association of Nutritional Consultants,
64
151000
2000
في الجمعية الأمريكية للإستشارات الغذائية ( AANC )، ( تتطلب دفع إشتراك فقط)
02:48
which sounds very glamorous and exciting.
65
153000
2000
وهو أمرٌ مثيرٌ ورائع
02:50
You get a certificate and everything.
66
155000
2000
حيث تُعطى شهادة تثبت ما تقول.
02:52
This one belongs to my dead cat Hetti. She was a horrible cat.
67
157000
2000
هذه الأوراق لقطتي الميتة كيتي ... كانت قطة شنيعة.
02:54
You just go to the website, fill out the form,
68
159000
2000
كل ما عليك القيام به هو الولوج إلى الموقع .. وأن تملأ إستمارة،
02:56
give them $60, and it arrives in the post.
69
161000
2000
وأن تدفع 60$ ومن ثم سيصلك بالبريد ما تريده.
02:58
Now that's not the only reason that we think this person is an idiot.
70
163000
2000
ليس هذا السبب الوحيد الذي يجعلنا نظن أن هذه الطبيبة حمقاء.
03:00
She also goes and says things like,
71
165000
2000
ولكن الأمر يتجاوز ذلك .. حيث أنها تقول أشياء مثل،
03:02
you should eat lots of dark green leaves,
72
167000
2000
عليك أن تأكل الكثير من الأعشاب الخضراء الغامقة،
03:04
because they contain lots of chlorophyll, and that will really oxygenate your blood.
73
169000
2000
لأنها تحوي الكثير من الكلوروفيل ، والذي يقوم بتنقية الدم عن طريق إدخال الأكسجين.
03:06
And anybody who's done school biology remembers
74
171000
2000
وأي شخص أخذ أي حصة في مادة الأحياء البيولوجية يعي تماماً
03:08
that chlorophyll and chloroplasts
75
173000
2000
أن الكلوروفيل والبلاستيدات الخضراء
03:10
only make oxygen in sunlight,
76
175000
2000
لا تنتج الأكسجين إلا في ضوء الشمس،
03:12
and it's quite dark in your bowels after you've eaten spinach.
77
177000
3000
والأمعاء تكون مظلمة جداً بعد أن تأكل السبانخ.
03:15
Next, we need proper science, proper evidence.
78
180000
3000
ثانياً ، وكما أننا نحتاج دليلاً علمياً مناسباً.
03:18
So, "Red wine can help prevent breast cancer."
79
183000
2000
إذاً يُقال " الخمر الأحمر يقي من سرطان الثدي "
03:20
This is a headline from the Daily Telegraph in the U.K.
80
185000
2000
كان هذا عنوان رئيسي في صحيفة تيلي جراف في المملكة المتحدة
03:22
"A glass of red wine a day could help prevent breast cancer."
81
187000
3000
" كأس من الخمر الأحمر فى اليوم يساعد فى الوقاية من سرطان الثدي "
03:25
So you go and find this paper, and what you find
82
190000
2000
لذا عندما تبحث عن هذه الصحيفة، ما الذي تجده ..
03:27
is it is a real piece of science.
83
192000
2000
هل هو فعلاً بحث علمي حقيقى.
03:29
It is a description of the changes in one enzyme
84
194000
3000
إنه وصف التغيرات في إنزيم واحد
03:32
when you drip a chemical extracted from some red grape skin
85
197000
3000
عندما تقوم بوضع نقطة منزوعة من قشرة حبة عنب حمراء
03:35
onto some cancer cells
86
200000
2000
على بعض خلايا السرطان
03:37
in a dish on a bench in a laboratory somewhere.
87
202000
3000
في وعاء إختبار على إحدى طاولات أحد المختبرات في مكان ما.
03:40
And that's a really useful thing to describe
88
205000
2000
وهذا إكتشاف جيد ومفيد للوصف
03:42
in a scientific paper,
89
207000
2000
في الأبحاث العلمية،
03:44
but on the question of your own personal risk
90
209000
2000
ولكن عندما يأتي الأمر لصحتك الشخصية
03:46
of getting breast cancer if you drink red wine,
91
211000
2000
فيما إن كنت ستصاب بسرطان الثدي جراء الخمر الأحمر،
03:48
it tells you absolutely bugger all.
92
213000
2000
فإن هذا كله هراء تام.
03:50
Actually, it turns out that your risk of breast cancer
93
215000
2000
في الحقيقة، لقد تبين أن مخاطرتك لسرطان الثدي
03:52
actually increases slightly
94
217000
2000
ترتفع بصورة خفيفة جراء
03:54
with every amount of alcohol that you drink.
95
219000
2000
شرب أي كمية من الكحول.
03:56
So what we want is studies in real human people.
96
221000
4000
إن ما نريده حقيقة هو دراسات حقيقية على البشر.
04:00
And here's another example.
97
225000
2000
وهذا مثال آخر
04:02
This is from Britain's leading diet and nutritionist in the Daily Mirror,
98
227000
3000
هذه من خبراء الحمية والتغذية في صحيفة " ديلي ميرور "
04:05
which is our second biggest selling newspaper.
99
230000
2000
وهي ثاني أكثر صحيفة مبيعاً
04:07
"An Australian study in 2001
100
232000
2000
" دراسة إسترالية في عام 2001 ...
04:09
found that olive oil in combination with fruits, vegetables and pulses
101
234000
2000
وجدت أن زيت الزيتون عند إمتزاجه مع الفواكه والخضراوات والبقول
04:11
offers measurable protection against skin wrinklings."
102
236000
2000
توفر حماية مقاسة فعلية ضد تجاعيد الجلد "
04:13
And then they give you advice:
103
238000
2000
و من ثم يعقبون بنصيحة :
04:15
"If you eat olive oil and vegetables, you'll have fewer skin wrinkles."
104
240000
2000
" إن أكل الخضروات مع زيت الزيتون ، سوف تقلل من تجاعيد بشرتك "
04:17
And they very helpfully tell you how to go and find the paper.
105
242000
2000
ويسألونك كمساعدة لكم أن تبحثوا وتجدوا الصحف القديمة.
04:19
So you go and find the paper, and what you find is an observational study.
106
244000
3000
فما تفعله هو أنكم تذهبوا وتبحثوا عن ما تجدونه هو دراسة رصدية
04:22
Obviously nobody has been able
107
247000
2000
بكل تأكيد لم يكن أى شخص قادراً
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
أن يعود إلى عام 1930،
04:26
get all the people born in one maternity unit,
109
251000
3000
ويحصر كل الأشخاص اللذين ولدوا في وحدة مواليد واحدة،
04:29
and half of them eat lots of fruit and veg and olive oil,
110
254000
2000
ونصفهم يأكلون الكثير من الفواكه والخضراوات وزيت الزيتون،
04:31
and then half of them eat McDonald's,
111
256000
2000
والنصف الآخر يأكلون من ماكدولندز،
04:33
and then we see how many wrinkles you've got later.
112
258000
2000
وعندها يقارن ليجدوا من لديه تجاعيد أكثر على مدى حياته.
04:35
You have to take a snapshot of how people are now.
113
260000
2000
لابد من إلتقاط صور فورية لهم الآن.
04:37
And what you find is, of course,
114
262000
2000
وما تجدوه في الحقيقة،
04:39
people who eat veg and olive oil have fewer skin wrinkles.
115
264000
3000
أن الناس الذين يأكلون الخضروات وزيت الزيتون لديهم تجاعيد أقل.
04:42
But that's because people who eat fruit and veg and olive oil,
116
267000
3000
لكن ذلك بسبب أن الناس الذين يأكلون فواكه وخضروات وزيت الزيتون،
04:45
they're freaks, they're not normal, they're like you;
117
270000
3000
إنهم شاذيين .. ليسوا طبيعيين .. انهم مثلكم،
04:48
they come to events like this.
118
273000
2000
يأتون لمحاضرات مثل هذه.
04:50
They are posh, they're wealthy, they're less likely to have outdoor jobs,
119
275000
3000
إنهم من الطبقة الراقية، أغنياء مترفون .. غالباً لا يعملون في العراء،
04:53
they're less likely to do manual labor,
120
278000
2000
فهم غالباً لا يعملون بأيديهم،
04:55
they have better social support, they're less likely to smoke --
121
280000
2000
ولديهم دعم إجتماعي أفضل .. ولا يميلون للتدخين
04:57
so for a whole host of fascinating, interlocking
122
282000
2000
وبسبب كل هذه الصفات المثيرة المميزة معاً
04:59
social, political and cultural reasons,
123
284000
2000
وأسباب إجتماعية وسياسية وثقافية،
05:01
they are less likely to have skin wrinkles.
124
286000
2000
فى الغالب لديهم تجاعيد أقل.
05:03
That doesn't mean that it's the vegetables or the olive oil.
125
288000
2000
ذلك لايعني أن الخضروات أو زيت الزيتون هي سبب التجاعيد الأقل لا من قريب أو بعيد.
05:05
(Laughter)
126
290000
2000
(ضحك)
05:07
So ideally what you want to do is a trial.
127
292000
3000
لذلك فأنتم بحاجة لتجربة للوصول إلى نتائج حقيقية.
05:10
And everybody thinks they're very familiar with the idea of a trial.
128
295000
2000
والجميع يعتقد أنه يعلم جيداً مفهوم التجربة.
05:12
Trials are very old. The first trial was in the Bible -- Daniel 1:12.
129
297000
3000
التجارب قديمة جداً .. أول تجربة ذكرت في الإنجيل -- دانيال الأصحاح الأول عدد 12
05:15
It's very straightforward -- you take a bunch of people, you split them in half,
130
300000
2000
إنها بسيطة جداً .. فأنت تأخذ مجموعة من الأشخاص و تقوم بفصلهم لنصفين،
05:17
you treat one group one way, you treat the other group the other way,
131
302000
2000
وتقوم بمعاملة مجموعة بطريقة ما .. والمجموعة الثانية بطريقة أخرى،
05:19
and a little while later, you follow them up
132
304000
2000
وبعد فترة من متابعتهم
05:21
and see what happened to each of them.
133
306000
2000
تلاحظ ما يجري بهم ولهم.
05:23
So I'm going to tell you about one trial,
134
308000
2000
وسوف أخبركم قصة عن إحدى التجارب،
05:25
which is probably the most well-reported trial
135
310000
2000
التي من هى أكثر التجارب صحة للذِكر
05:27
in the U.K. news media over the past decade.
136
312000
2000
في أنباء المملكة المتحدة ذُكر في العقد الماضي
05:29
And this is the trial of fish oil pills.
137
314000
2000
وهذه التجربة بخصوص حبات زيت السمك
05:31
And the claim was fish oil pills improve school performance and behavior
138
316000
2000
وكانت الحالة عن أن حبات زيت السمك تزيد من الأداء الدراسي وتحسن من التصرفات
05:33
in mainstream children.
139
318000
2000
خلال حياة الأطفال.
05:35
And they said, "We've done a trial.
140
320000
2000
وقال مدعوا النظرية " أن لديهم تجربة أجريت في هذا الخصوص
05:37
All the previous trials were positive, and we know this one's gonna be too."
141
322000
2000
كل التجارب السابقة كانت إيجابية .. ونحن نعرف أننا سنحصل على ذات النتائج أيضاً "
05:39
That should always ring alarm bells.
142
324000
2000
دائماً هذا يرن أجراس الإنذار.
05:41
Because if you already know the answer to your trial, you shouldn't be doing one.
143
326000
3000
لأنه إن كنتم تعرفون نتيجة تجربة مسبقاً .. إذا لا يجب عليكم القيام بها.
05:44
Either you've rigged it by design,
144
329000
2000
فهذا يعني إما أنك ستزور وتصمم تجربتك للحصول على النتائج التي تريدها،
05:46
or you've got enough data so there's no need to randomize people anymore.
145
331000
3000
أو أن لديك معلومات كافية ولا حاجة لجمع الناس عشوائياً وتطبيق التجربة عليهم.
05:49
So this is what they were going to do in their trial.
146
334000
3000
لذا فإن هذا ما كانوا يقومون به أثناء تجربتهم.
05:52
They were taking 3,000 children,
147
337000
2000
كانوا يأخذون 3000 طفل،
05:54
they were going to give them all these huge fish oil pills,
148
339000
2000
ويعطونهم كميات كبيرة من حبات زيت السمك،
05:56
six of them a day,
149
341000
2000
6 منها كل يوم،
05:58
and then a year later, they were going to measure their school exam performance
150
343000
3000
وبعد سنة يقيسون أدائهم الدراسى عبر متابعة إمتحاناتهم
06:01
and compare their school exam performance
151
346000
2000
ويقارنون بين أدائهم المدرسي في الإمتحانات
06:03
against what they predicted their exam performance would have been
152
348000
2000
مع توقعاتهم بما قد تكون عليه أدائهم المدرسى
06:05
if they hadn't had the pills.
153
350000
3000
فى حالة لم يأخذوا تلك الحبوب.
06:08
Now can anybody spot a flaw in this design?
154
353000
3000
هل يمكن أن تلاحظوا هفوة في هذا التصميم أو التجربة؟
06:11
And no professors of clinical trial methodology
155
356000
3000
ولم يكن هناك أى بروفسور أكاديمى متخصص فى التجربة
06:14
are allowed to answer this question.
156
359000
2000
متاح له أن يجيب هذا السؤال.
06:16
So there's no control; there's no control group.
157
361000
2000
لذا لم يكن هناك أى ضبط، لا مجموعة تحكْم.
06:18
But that sounds really techie.
158
363000
2000
لكن هذا يبدو أمر تقني
06:20
That's a technical term.
159
365000
2000
إنه مفهوم تقني من وجهة نظرهم.
06:22
The kids got the pills, and then their performance improved.
160
367000
2000
فالأطفال يأخذون الحبوب، وقد يتحسن أدائهم المدرسي.
06:24
What else could it possibly be if it wasn't the pills?
161
369000
3000
فما هو السبب إن لم يكن للحبوب تأثير؟
06:27
They got older. We all develop over time.
162
372000
3000
الأطفال كبروا ! من المؤكد أنهم ستحسنوا مع الوقت.
06:30
And of course, also there's the placebo effect.
163
375000
2000
وبالتأكيد من الطبيعي، أن يكون هناك تأثير وهمي !
06:32
The placebo effect is one of the most fascinating things in the whole of medicine.
164
377000
2000
أن التاثير الوهمي أو النفسى واحد من أكثر الأمور إبهاراً في عالم الطب
06:34
It's not just about taking a pill, and your performance and your pain getting better.
165
379000
3000
فإن الموضوع ليس أن تأخذ حبة زيت سمك فيتحسن مرضك أو أدائك المدرسي.
06:37
It's about our beliefs and expectations.
166
382000
2000
إن الموضوع متعلق بما نؤمن به وتوقعاتنا.
06:39
It's about the cultural meaning of a treatment.
167
384000
2000
إنه عن المفهوم الحضارى للثقافة ومعالجتها.
06:41
And this has been demonstrated in a whole raft of fascinating studies
168
386000
3000
وقد تم عرض وتوثيق ذلك في كثير من الدراسات المبهرة
06:44
comparing one kind of placebo against another.
169
389000
3000
بدراسة التأثير النفسي / الوهمي للأدوية
06:47
So we know, for example, that two sugar pills a day
170
392000
2000
كما نعلم، فعلى سبيل المثال أن حبتين من السكر يومياً
06:49
are a more effective treatment for getting rid of gastric ulcers
171
394000
2000
هي أكثر نجاحاً في معالجة القرحة المعدية
06:51
than one sugar pill.
172
396000
2000
من حبة واحدة
06:53
Two sugar pills a day beats one sugar pill a day.
173
398000
2000
فحبتين يومياً تتفوق على حبة يومياً.
06:55
And that's an outrageous and ridiculous finding, but it's true.
174
400000
3000
وهذا إكتشاف سخيف وتافه .. ولكنه صحيح.
06:58
We know from three different studies on three different types of pain
175
403000
2000
فنحن نعلم من ثلاثة دراسات مختلفة على ثلاثة أنواع من الآلام.
07:00
that a saltwater injection is a more effective treatment for pain
176
405000
3000
أن حقن المياه المالحة في الجسم هى علاج أفضل للألام ..
07:03
than taking a sugar pill, taking a dummy pill that has no medicine in it --
177
408000
4000
من أخذ حبة سكر أو من حبة وهمية لا تحوي أى علاج طبى
07:07
not because the injection or the pills do anything physically to the body,
178
412000
3000
لكن الأمر ليس بسبب أن الحقنة أو الحبة له تأثير فيزيائي حيال الجسد،
07:10
but because an injection feels like a much more dramatic intervention.
179
415000
3000
إنما بسبب الشعور النفسي الدراماتيكي الذي يصاحب الحقنة
07:13
So we know that our beliefs and expectations
180
418000
2000
لذا نحن نعلم أن إعتقاداتنا وتوقعاتنا
07:15
can be manipulated,
181
420000
2000
يمكن التلاعب بها،
07:17
which is why we do trials
182
422000
2000
ولهذا السبب نقوم بالتجارب
07:19
where we control against a placebo --
183
424000
2000
لكي نقوم بالتحكم والمقارنة للتأثير الوهمي --
07:21
where one half of the people get the real treatment
184
426000
2000
حيث نقوم بإعطاء إحدى المجموعات العلاج الحقيقي
07:23
and the other half get placebo.
185
428000
2000
ونعطى الآخرين دواء ذو تأثير وهمى.
07:25
But that's not enough.
186
430000
3000
لكن هذا ليس كاف
07:28
What I've just shown you are examples of the very simple and straightforward ways
187
433000
3000
ما أريتكم إياه هو مجرد أمثلة لطرق بسيطة ومباشرة
07:31
that journalists and food supplement pill peddlers
188
436000
2000
التي يستخدمها الصحفيون ومروجوا العقاقير والمنتجات الغذائية
07:33
and naturopaths
189
438000
2000
والعلاج بالأعشاب
07:35
can distort evidence for their own purposes.
190
440000
3000
يمكنها تحوير وتشويه الأدلة بما يتوافق مع أهدافهم.
07:38
What I find really fascinating
191
443000
2000
وما وجدته مثيراً بالفعل
07:40
is that the pharmaceutical industry
192
445000
2000
هو أن الصناعات الدوائية
07:42
uses exactly the same kinds of tricks and devices,
193
447000
2000
تستخدم نفس الخدع والأساليب بالضبط،
07:44
but slightly more sophisticated versions of them,
194
449000
3000
لكنها فى صور أكثر أناقة وتطور
07:47
in order to distort the evidence that they give to doctors and patients,
195
452000
3000
لكى تشوه وتحور الدليل الذى يعطونه للأطباء والمرضى،
07:50
and which we use to make vitally important decisions.
196
455000
3000
الذى نستخدمه نحن لأجل إتخاذ قرارات مصيرية.
07:53
So firstly, trials against placebo:
197
458000
2000
أولاً .. التجارب في مواجهة التأثير الوهمي :
07:55
everybody thinks they know that a trial should be
198
460000
2000
الجميع يعرف أن التجربة يجب أن تكون
07:57
a comparison of your new drug against placebo.
199
462000
2000
فى مقارنة بين عقار جديد وآخر وهمي.
07:59
But actually in a lot of situations that's wrong.
200
464000
2000
ولكن في الحقيقة الكثير من الحالات يكون هذا الأمر خاطئاً.
08:01
Because often we already have a very good treatment that is currently available,
201
466000
3000
لأننا في أغلب الحالات يكون لدينا علاجات ناجحة ومتوفرة
08:04
so we don't want to know that your alternative new treatment
202
469000
2000
فلا نريد أن نعرف أن علاجاتك البديلة له
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
هى أفضل من لا شيء ( العلاج الوهمي ).
08:08
We want to know that it's better than the best currently available treatment that we have.
204
473000
3000
نحن نريد أن نعرف إن كان العقار الجديد أفضل من ذلك الموجود حالياً لدينا.
08:11
And yet, repeatedly, you consistently see people doing trials
205
476000
3000
ورغم هذا نجد وبصورة متكررة أن الناس تقوم بتجارب بصورة دائمة
08:14
still against placebo.
206
479000
2000
لمقارنتها مع الشيئ الوهمى.
08:16
And you can get license to bring your drug to market
207
481000
2000
ويمكنك أن تبيع عقارك فى السوق بموافقة الأجهزة المعنية
08:18
with only data showing that it's better than nothing,
208
483000
2000
فقط عن طريق معلومات عن نجاح العقار في مواجهة " لاشيء " - العقار الوهمي -
08:20
which is useless for a doctor like me trying to make a decision.
209
485000
3000
وهو أمرٌ لا فائدة منه بالنسبة لطبيب مثلى يتوجب محاولاً إتخاذ قرار.
08:23
But that's not the only way you can rig your data.
210
488000
2000
لكن هذه ليست الطريقة الوحيدة لتزوير النتائج
08:25
You can also rig your data
211
490000
2000
يمكنك أيضاً تزوير نتائجك
08:27
by making the thing you compare your new drug against
212
492000
2000
عن طريق مقارنة العقار الجديد بعقار آخر
08:29
really rubbish.
213
494000
2000
فعلاً سيء.
08:31
You can give the competing drug in too low a dose,
214
496000
2000
ومن ثم يمكن إعطاء جرعات قليلة جداً من العقار المنافس
08:33
so that people aren't properly treated.
215
498000
2000
لكى لا ينجح علاج الأشخاص المعنين بالإختبار.
08:35
You can give the competing drug in too high a dose,
216
500000
2000
أو يمكن القيام بالعكس أي إعطاء جرعات كبيرة جداً،
08:37
so that people get side effects.
217
502000
2000
مما يعود بالضرر والأعراض الجانبية على الأشخاص المعنين بالإختبار.
08:39
And this is exactly what happened
218
504000
2000
وهذا بالفعل ما حدث
08:41
which antipsychotic medication for schizophrenia.
219
506000
2000
حيث أدوية مضادات الذهان المستعملة للفصام
08:43
20 years ago, a new generation of antipsychotic drugs were brought in
220
508000
3000
منذ 20 عام، حيث تم إدخال أدوية جديدة لمضادات الذهان
08:46
and the promise was that they would have fewer side effects.
221
511000
3000
على وعد بأن تكون أعراضها الجانبية أفل
08:49
So people set about doing trials of these new drugs
222
514000
2000
فبدأت الناس تعمل تجارب على هذه العقاقير الجديدة
08:51
against the old drugs,
223
516000
2000
عوضاً عن العقاقير القديمة،
08:53
but they gave the old drugs in ridiculously high doses --
224
518000
2000
لكن تم وبصورة متعمدة سخيفة إعطاء جرعات كبيرة من العقار القديم
08:55
20 milligrams a day of haloperidol.
225
520000
2000
20 ملليغرام يوميا من هالوبيريدول ( علاج للذهان )
08:57
And it's a foregone conclusion,
226
522000
2000
وكانت النتائج واضحة قبل أن تحدث،
08:59
if you give a drug at that high a dose,
227
524000
2000
أى أنه إذا أعطيت مريض جرعة دواء مرتفعة،
09:01
that it will have more side effects and that your new drug will look better.
228
526000
3000
سوف يؤدي لأعراض جانبية أعلى وعليه سيبدو العقار الجديد أفضل.
09:04
10 years ago, history repeated itself, interestingly,
229
529000
2000
منذ 10 سنوات، أعاد التاريخ نفسه بصورة مثيرة للإهتمام،
09:06
when risperidone, which was the first of the new-generation antipscyhotic drugs,
230
531000
3000
عندما أعلن منتجى عقار " ريسبيريدون " المنتمي للجيل الجديد لعقارات الذهان
09:09
came off copyright, so anybody could make copies.
231
534000
3000
عن رفع حقوق الملكية عنه فإستطاع الجميع عمل نسخ منه.
09:12
Everybody wanted to show that their drug was better than risperidone,
232
537000
2000
والجميع كان يريد أن يثبت أن عقاره أفضل من عقار " ريسبيريدون "،
09:14
so you see a bunch of trials comparing new antipsychotic drugs
233
539000
3000
فيمكنكم ملاحظة العديد من التجارب التي تقارن بين عقاقير جديدة للذهان
09:17
against risperidone at eight milligrams a day.
234
542000
2000
وبين 8 ميلي جرامات يوميا من عقار " ريسبيريدون ".
09:19
Again, not an insane dose, not an illegal dose,
235
544000
2000
مرة أخرى، إنها ليست جرعة كبيرة جداً بحيث تصبح غير قانونية أو جنونية،
09:21
but very much at the high end of normal.
236
546000
2000
ولكنها الحد الأقصى من المقبول.
09:23
And so you're bound to make your new drug look better.
237
548000
3000
وهذا سيدفع عقارك لأن يبدو بصورة ذات تأثير أفضل.
09:26
And so it's no surprise that overall,
238
551000
3000
وهذا ليس مفاجىء ..
09:29
industry-funded trials
239
554000
2000
فالتجارب التي تمولها صناعة الدوائيات
09:31
are four times more likely to give a positive result
240
556000
2000
غالباً ما تعطى نتائج إيجابية بأربع مرات أكثر
09:33
than independently sponsored trials.
241
558000
3000
من تلك الممولة من أفراد.
09:36
But -- and it's a big but --
242
561000
3000
ولكن .. و لكن " كبيرة "
09:39
(Laughter)
243
564000
2000
(ضحك)
09:41
it turns out,
244
566000
2000
لقد تبين
09:43
when you look at the methods used by industry-funded trials,
245
568000
3000
إنه عندما ننظر إلى مبادىء وضوابط التجارب التي تمولها المؤسسات الصناعية
09:46
that they're actually better
246
571000
2000
التى هى بالفعل أفضل فعلاً
09:48
than independently sponsored trials.
247
573000
2000
من تلك التجارب المستقلة.
09:50
And yet, they always manage to to get the result that they want.
248
575000
3000
ورغم هذا، فهم ينجحون فى الحصول على النتائج التي يريدونها.
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
كيف يحدث هذا؟
09:55
How can we explain this strange phenomenon?
250
580000
3000
كيف يمكن أن نفسر هذه الظاهرة الغريبة؟
09:58
Well it turns out that what happens
251
583000
2000
حسناً، لقد تبين أن ما يحدث
10:00
is the negative data goes missing in action;
252
585000
2000
هو أن النتائج السلبية " تختفي " أثناء الحصر
10:02
it's withheld from doctors and patients.
253
587000
2000
ويتم حجبها عن الأطباء والمرضى.
10:04
And this is the most important aspect of the whole story.
254
589000
2000
وهذا أهم " مُرتكز " فيما يتعلق بالقصة الرئيسية.
10:06
It's at the top of the pyramid of evidence.
255
591000
2000
إنها على قمة هرم الأدلة.
10:08
We need to have all of the data on a particular treatment
256
593000
3000
علينا أن نطّلع على كل المعلومات الناتجة عن تجربة معينة
10:11
to know whether or not it really is effective.
257
596000
2000
لكي نعرف إن كانت " تلك النتائج " مؤثرة بالفعل أم لا.
10:13
And there are two different ways that you can spot
258
598000
2000
وهناك طريقتين يمكن أن نكشف بها الأمر
10:15
whether some data has gone missing in action.
259
600000
2000
لمعرفة إن كان هناك معلومات تم حجبها فى الأداء.
10:17
You can use statistics, or you can use stories.
260
602000
3000
حيث يمكنك إستخدام الإحصاء أويمكن إستخدام القصص.
10:20
I personally prefer statistics, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
أنا شخصياً أفضل الإحصائيات .. وهو خياري الأول.
10:22
This is something called funnel plot.
262
607000
2000
هذا رسم بياني يدعى ( إنبوب المؤامرة )
10:24
And a funnel plot is a very clever way of spotting
263
609000
2000
وهذه طريقة ذكية جداً جداً في كشف
10:26
if small negative trials have disappeared, have gone missing in action.
264
611000
3000
ما إن كان هناك تجارب سلبية تم إخفائها أثناء إصدار البحث.
10:29
So this is a graph of all of the trials
265
614000
2000
هذا الرسم البياني لكل التجارب
10:31
that have been done on a particular treatment.
266
616000
2000
التي تمت على علاج معين.
10:33
And as you go up towards the top of the graph,
267
618000
2000
وكلما نظرت إلى أعلى المخطط،
10:35
what you see is each dot is a trial.
268
620000
2000
ما ترونه هو أن كل نقطة تمثل تجربة.
10:37
And as you go up, those are the bigger trials, so they've got less error in them.
269
622000
3000
كلما صعدت إلى الأعلى كلما كانت التجارب أكبر .. وكلما كانت الأخطاء أقل.
10:40
So they're less likely to be randomly false positives, randomly false negatives.
270
625000
3000
فيكون الإحتمال أقل في الحصول على نتائج إيجابية خاطئة أو سلبية خاطئة.
10:43
So they all cluster together.
271
628000
2000
إذا هي تتجمع سوية.
10:45
The big trials are closer to the true answer.
272
630000
2000
فالتجارب الكبيرة تكون أقرب للإجابة الصحيحة.
10:47
Then as you go further down at the bottom,
273
632000
2000
وكلما تدرجت إلى الأسفل،
10:49
what you can see is, over on this side, the spurious false negatives,
274
634000
3000
تجد هنا على هذا الطرف الأخطاء الكبيرة السلبية،
10:52
and over on this side, the spurious false positives.
275
637000
2000
وعلى الطرف الأخر الأخطاء الكبيرة الإيجابية.
10:54
If there is publication bias,
276
639000
2000
فإن كان هناك تحيز لأجل نشر معلومة معينة،
10:56
if small negative trials have gone missing in action,
277
641000
3000
إذا إختفت أية نتائج إختبارات سلبية فى الأداء،
10:59
you can see it on one of these graphs.
278
644000
2000
يمكنكم أن ترونها في واحدة من هذه الرسومات.
11:01
So you can see here that the small negative trials
279
646000
2000
لذا نرى هنا أن التجارب السلبية الصغيرة
11:03
that should be on the bottom left have disappeared.
280
648000
2000
التي من المفترض أن تكون فى الجهة اليسرى السفلى قد إختفت.
11:05
This is a graph demonstrating the presence of publication bias
281
650000
3000
هذا الرسم البياني يوضح وجود التحيز في النشر
11:08
in studies of publication bias.
282
653000
2000
فى دراسات لأهداف النشر.
11:10
And I think that's the funniest epidemiology joke
283
655000
2000
وأنا أعتقد أنها أطرف نكتة وبائية ..
11:12
that you will ever hear.
284
657000
2000
يمكن أن تسمعوها
11:14
That's how you can prove it statistically,
285
659000
2000
وهي عن كيفية إثباتها إحصائياً،
11:16
but what about stories?
286
661000
2000
ولكن ماذا عن القصص؟
11:18
Well they're heinous, they really are.
287
663000
2000
إنها بشعة . هي كذلك فعلاً ..
11:20
This is a drug called reboxetine.
288
665000
2000
هذا العقار يدعى " ريبوكستين "
11:22
This is a drug that I myself have prescribed to patients.
289
667000
2000
هذا عقار قمت بوصفه شخصياً لبعض المرضى لدي.
11:24
And I'm a very nerdy doctor.
290
669000
2000
وأنا طبيب " متوجس " جداً
11:26
I hope I try to go out of my way to try and read and understand all the literature.
291
671000
3000
أتمنى أن أجد وقتاً أستطيع أن أقرأ كل شيء وأفهم كل شيء
11:29
I read the trials on this. They were all positive. They were all well-conducted.
292
674000
3000
لقد قرأت كل تجارب هذا العقار .. وقد كانت كلها إيجابية وقاموا بها بطريقة صحيحة.
11:32
I found no flaw.
293
677000
2000
ولم أجد أي هفوة في الأبحاث
11:34
Unfortunately, it turned out,
294
679000
2000
لسوء الحظ، لقد تبين،
11:36
that many of these trials were withheld.
295
681000
2000
أن العديد من تلك التجارب قد حُجبت.
11:38
In fact, 76 percent
296
683000
2000
في الحقيقة 76%
11:40
of all of the trials that were done on this drug
297
685000
2000
من كل التجارب التي على ذلك العقار
11:42
were withheld from doctors and patients.
298
687000
2000
قد تم إخفائها عن الأطباء و المرضى.
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
وإن فكرتم حيال هذا،
11:46
if I tossed a coin a hundred times,
300
691000
2000
فإذا كنت أقوم برمي عملة نقدية 100 مرة
11:48
and I'm allowed to withhold from you
301
693000
2000
وكان من المسموح لي أن أحجب عنكم
11:50
the answers half the times,
302
695000
2000
الإجابات نصف المرات،
11:52
then I can convince you
303
697000
2000
فإن بإمكاني أن أقنعكم
11:54
that I have a coin with two heads.
304
699000
2000
أن العملة التي أرميها بوجهين متماثلين.
11:56
If we remove half of the data,
305
701000
2000
فإذا حذفنا نصف المعلومات،
11:58
we can never know what the true effect size of these medicines is.
306
703000
3000
فإننا لن نتمكن أبداً من أن نعرف مقدار الأعراض الجانبية الفعلية لهذه الأدوية.
12:01
And this is not an isolated story.
307
706000
2000
وهذه ليست قصة فريدة أو إستثنائية.
12:03
Around half of all of the trial data on antidepressants has been withheld,
308
708000
4000
فنصف معلومات التجارب الخاصة بالأدوية مضادة الإكتئاب تم حجبها،
12:07
but it goes way beyond that.
309
712000
2000
ولكن الأمر أكبر من هذا.
12:09
The Nordic Cochrane Group were trying to get a hold of the data on that
310
714000
2000
مجموعة نورديك كوشارين حاولت أن تجمع كل معلومات هذه المضادات
12:11
to bring it all together.
311
716000
2000
وأن تضعها سويةً لكي ترى الصورة ككل.
12:13
The Cochrane Groups are an international nonprofit collaboration
312
718000
3000
مجموعة نورديك هي مجموعة ليست ربحية عالمية
12:16
that produce systematic reviews of all of the data that has ever been shown.
313
721000
3000
لديها نظام مراجعة وتدقيق لكل المعلومات التي تُستخدم فى الأبحاث.
12:19
And they need to have access to all of the trial data.
314
724000
3000
ولذلك فهم يحتاجون كل معلومات التجارب.
12:22
But the companies withheld that data from them,
315
727000
3000
ولكن الشركات تقوم بمنع الكثير من المعلومات،
12:25
and so did the European Medicines Agency
316
730000
2000
وكذلك المنظمة الأوروبية للأدوية ( EMA )
12:27
for three years.
317
732000
2000
لمدة ثلاث سنوات.
12:29
This is a problem that is currently lacking a solution.
318
734000
3000
هذه تعتبر مشكلة اليوم تفتقر للحلول
12:32
And to show how big it goes, this is a drug called Tamiflu,
319
737000
3000
ولكى أريكم كم هو منتشر هذا الأمر سأحدثكم عن العقار " تاميفلو "،
12:35
which governments around the world
320
740000
2000
الذي قامت الحكومات حول العالم
12:37
have spent billions and billions of dollars on.
321
742000
2000
بصرف مليارات ومليارات الدولارات عليه.
12:39
And they spend that money on the promise
322
744000
2000
وقد تم صرف هذا المال على أمل
12:41
that this is a drug which will reduce the rate
323
746000
2000
أن هذا العقار سوف يقلص
12:43
of complications with flu.
324
748000
2000
من تبعات الحمى أو الإنفلونزا.
12:45
We already have the data
325
750000
2000
نحن لدينا مسبقاً المعلومات
12:47
showing that it reduces the duration of your flu by a few hours.
326
752000
2000
التي تُظهر أن هذا الدواء يقلص من فترة الحمى لساعات قليلة.
12:49
But I don't really care about that. Governments don't care about that.
327
754000
2000
لكنني لا أهتم بهذا الأمر، و لا الحكومات تهتم بهذا.
12:51
I'm very sorry if you have the flu, I know it's horrible,
328
756000
3000
فأنا آسف إن كنت مصاب بالحمى ، أنا أعلم أن هذا سيء،
12:54
but we're not going to spend billions of dollars
329
759000
2000
ولكننا لن نقوم بصرف مليارات الدولارات
12:56
trying to reduce the duration of your flu symptoms
330
761000
2000
لكي نحاول أن نقلل فترة الإصابة بأعراض هذه الإنفلونزا
12:58
by half a day.
331
763000
2000
بنصف يوم.
13:00
We prescribe these drugs, we stockpile them for emergencies
332
765000
2000
نحن نصف العقاقير، ونُخزن العقاقير من أجل الطوارىء
13:02
on the understanding that they will reduce the number of complications,
333
767000
2000
تبعاً لفهمنا عن نتائج تقليلها من عواقب،
13:04
which means pneumonia and which means death.
334
769000
3000
ألا وهو الإلتهاب الرئوي والذي يعني الموت.
13:07
The infectious diseases Cochrane Group, which are based in Italy,
335
772000
3000
إن مجموعة كوشران للأمراض المعدية والتي تتمركز في إيطاليا،
13:10
has been trying to get
336
775000
2000
حاولت أن تصل إلى
13:12
the full data in a usable form out of the drug companies
337
777000
3000
كل المعلومات المتعلقة بالموضوع بصورتها الوافية من شركات الأدوية
13:15
so that they can make a full decision
338
780000
3000
لكي تستطيع أن تتخذ قراراً كاملاً
13:18
about whether this drug is effective or not,
339
783000
2000
عن ما هية كون هذا العقار مفيد ذو تأثير جيد أم لا،
13:20
and they've not been able to get that information.
340
785000
3000
ولم يستطيعوا أن يحصلوا على هذه المعلومات.
13:23
This is undoubtedly
341
788000
2000
و هذا بما لايدعو للشك
13:25
the single biggest ethical problem
342
790000
3000
هي أكبر مشكلة أخلاقية
13:28
facing medicine today.
343
793000
2000
تواجه عالم الطب اليوم.
13:30
We cannot make decisions
344
795000
3000
نحن لا يمكن أن نتخذ قرارات
13:33
in the absence of all of the information.
345
798000
4000
فى غياب كل المعلومات.
13:37
So it's a little bit difficult from there
346
802000
3000
لذا فالأمر أصعب مما يبدو
13:40
to spin in some kind of positive conclusion.
347
805000
4000
فيما يخص إستخلاص وتبيان النتائج الإيجابية في هذا الخصوص.
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
لكنى سوف أقول
13:48
I think that sunlight
349
813000
3000
أنا أرى ضوء الشمس ذاك -( إشارة إلى مجموعة التحقق من الأبحاث )-
13:51
is the best disinfectant.
350
816000
2000
الذى هو أفضل مُطهر لما يحدث.
13:53
All of these things are happening in plain sight,
351
818000
3000
كل هذه الأمور تحدث في شكل بدائى،
13:56
and they're all protected
352
821000
2000
وكلها محكومة ومحمية
13:58
by a force field of tediousness.
353
823000
3000
بقوى مملة ومضجرة من نفس المجال.
14:01
And I think, with all of the problems in science,
354
826000
2000
وأعتقد أنه ومع كل المشاكل في العلوم،
14:03
one of the best things that we can do
355
828000
2000
إن أفضل شيء يمكن أن نقوم به
14:05
is to lift up the lid,
356
830000
2000
هو أن نسلط الضوء برفع الغطاء،
14:07
finger around in the mechanics and peer in.
357
832000
2000
أن ندخل إلى أعماق المجال وننظر بعناية إلى ماذا يحدث فعلياً
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
شكراً جزيلا لكم
14:11
(Applause)
359
836000
3000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Ben Goldacre - DebunkerBen 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."
Ben Goldacre | Speaker | TED.com