TEDGlobal 2011
Ben Goldacre: Battling bad science
Бен Голдейкър : Срещу лошата наука
Filmed:
Readability: 4.3
2,713,579 views
Всеки ден се публикуват нови здравословни съвети, но как да разберем дали са верни? Бен Голдейкър, доктор и епидемолог, ни показва на забързани обороти как доказателствата могат да бъдат манипулирани; от очевидните твърдения за здравословното хранене, до незабележимите измами на фармацевтичната индустрия.
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
Аз съм лекар, но в кариерата си се насочих към научните изследвания,
00:18
and now I'm an epidemiologist.
1
3000
2000
и сега съм епидемиолог.
00:20
And nobody really knows what epidemiology is.
2
5000
2000
Никой не знае точно какво е епидемиология.
00:22
Epidemiology is the science of how we know in the real world
3
7000
3000
Епидемиологията е науката, чрез която знаем в реалния свят
00:25
if something is good for you or bad for you.
4
10000
2000
дали нещо е полезно или вредно.
00:27
And it's best understood through example
5
12000
2000
Това е най-добре обяснено с примери
00:29
as the science of those crazy, wacky newspaper headlines.
6
14000
5000
като науката на тези смахнати, налудничави заглавия във вестниците.
00:34
And these are just some of the examples.
7
19000
2000
И това са само част от примерите.
00:36
These are from the Daily Mail. Every country in the world has a newspaper like this.
8
21000
3000
Тези са от "Дейли Мейл". Във всяка държава има подобен вестник.
00:39
It has this bizarre, ongoing philosophical project
9
24000
3000
В него има един абсурден, продължителен философски проект,
00:42
of dividing all the inanimate objects in the world
10
27000
2000
който има за цел да разделя всички предмети на този свят,
00:44
into the ones that either cause or prevent cancer.
11
29000
3000
на такива които или причиняват или предпазват от рак.
00:47
So here are some of the things they said cause cancer recently:
12
32000
2000
Ето някои неща, които според тях са причина за развиване на рак напоследък:
00:49
divorce, Wi-Fi, toiletries and coffee.
13
34000
2000
развод, безжичен интернет, козметика и кафе.
00:51
Here are some of the things they say prevents cancer:
14
36000
2000
Ето и някои, които според тях предотвратяват разболяването от рак:
00:53
crusts, red pepper, licorice and coffee.
15
38000
2000
корите, червеният пипер, сладкия корен и кафе.
00:55
So already you can see there are contradictions.
16
40000
2000
Ето, вече можете да видите противоречията.
00:57
Coffee both causes and prevents cancer.
17
42000
2000
Кафето едновременно причинява и предпазва от рак.
00:59
And as you start to read on, you can see
18
44000
2000
И ако продължите да четете, може дори да усетите
01:01
that maybe there's some kind of political valence behind some of this.
19
46000
3000
прикрит политически смисъл зад това.
01:04
So for women, housework prevents breast cancer,
20
49000
2000
И така, при жените, домакинската работа предпазва от рак на гърдата,
01:06
but for men, shopping could make you impotent.
21
51000
3000
но за мъжете, пазаруването може да доведе до импотентност.
01:09
So we know that we need to start
22
54000
3000
И така разбираме, че трябва да започнем
01:12
unpicking the science behind this.
23
57000
3000
да търсим науката зад всичко това.
01:15
And what I hope to show
24
60000
2000
Това, което се надявам да ви покажа е,
01:17
is that unpicking dodgy claims,
25
62000
2000
че разобличаването на съмнителни твърдения,
01:19
unpicking the evidence behind dodgy claims,
26
64000
2000
разобличаването на доказателствата зад съмнителните твърдения,
01:21
isn't a kind of nasty carping activity;
27
66000
3000
не е несправедлива критика;
01:24
it's socially useful,
28
69000
2000
това е социално полезно,
01:26
but it's also an extremely valuable
29
71000
2000
но и същевременно е един изключително ценен
01:28
explanatory tool.
30
73000
2000
разяснителен модел.
01:30
Because real science is all about
31
75000
2000
Защото истинската наука е
01:32
critically appraising the evidence for somebody else's position.
32
77000
2000
критичното анализиране на доказателствата за чуждото мнение.
01:34
That's what happens in academic journals.
33
79000
2000
Това се случва в академичните издания.
01:36
That's what happens at academic conferences.
34
81000
2000
Това се случва на академични конференции.
01:38
The Q&A session after a post-op presents data
35
83000
2000
Времето за въпроси и отгвори след като някой представи данни от изледвания
01:40
is often a blood bath.
36
85000
2000
е често чисто кръвопролитие.
01:42
And nobody minds that. We actively welcome it.
37
87000
2000
И никой няма нищо против това. Ние го приветстваме.
01:44
It's like a consenting intellectual S&M activity.
38
89000
3000
Това е като доброволно интелектуално мазохистично упражнение.
01:47
So what I'm going to show you
39
92000
2000
Това, което ще ви покажа,
01:49
is all of the main things,
40
94000
2000
са главните,
01:51
all of the main features of my discipline --
41
96000
2000
всички най-важни елементи в моята сфера --
01:53
evidence-based medicine.
42
98000
2000
науката, която се осланя на доказателства.
01:55
And I will talk you through all of these
43
100000
2000
Ще ви обясня всички тези доказателства
01:57
and demonstrate how they work,
44
102000
2000
и ще ви демонстрирам как работят,
01:59
exclusively using examples of people getting stuff wrong.
45
104000
3000
използвайки само примери на хора, които правят грешни изводи.
02:02
So we'll start with the absolute weakest form of evidence known to man,
46
107000
3000
И така, ще започнем с най-слабото доказателство което познаваме,
02:05
and that is authority.
47
110000
2000
и това е авторитетът.
02:07
In science, we don't care how many letters you have after your name.
48
112000
3000
В научната среда не ни интересува колко титли има някой към името си.
02:10
In science, we want to know what your reasons are for believing something.
49
115000
3000
В научната среда искаме да знаем какви са причините да вярвате в нещо.
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
Как знаете дали нещо е полезно
02:15
or bad for us?
51
120000
2000
или вредно за нас?
02:17
But we're also unimpressed by authority,
52
122000
2000
Но ние не се впечатляваме от авторитетността,
02:19
because it's so easy to contrive.
53
124000
2000
защото е толкова лесно тя да се фалшифицира.
02:21
This is somebody called Dr. Gillian McKeith Ph.D,
54
126000
2000
Това е д-р Джилиан МакКийт,
02:23
or, to give her full medical title, Gillian McKeith.
55
128000
3000
или, да я представя с пълната й медицинска степен, Джилиан МакКийт.
02:26
(Laughter)
56
131000
3000
(Смях в залата)
02:29
Again, every country has somebody like this.
57
134000
2000
И отново, във всяка държава има някой като нея.
02:31
She is our TV diet guru.
58
136000
2000
Тя е нашият телевизионен диетичен гуру.
02:33
She has massive five series of prime-time television,
59
138000
3000
Тя води пет предавания в най-гледаното време,
02:36
giving out very lavish and exotic health advice.
60
141000
3000
давайки щедри и екзотични здравословни съвети.
02:39
She, it turns out, has a non-accredited correspondence course Ph.D.
61
144000
3000
Оказва се, че тя всъщност има не-акредитирана докторска степен от дистанционно обучение
02:42
from somewhere in America.
62
147000
2000
от някъде из Америка.
02:44
She also boasts that she's a certified professional member
63
149000
2000
Тя също така се хвали, че е пълноправен член
02:46
of the American Association of Nutritional Consultants,
64
151000
2000
на Американската Асоциация на Диетолозите,
02:48
which sounds very glamorous and exciting.
65
153000
2000
което звучи много впечатляващо и вълнуващо.
02:50
You get a certificate and everything.
66
155000
2000
Получавате сертификат и подобни неща.
02:52
This one belongs to my dead cat Hetti. She was a horrible cat.
67
157000
2000
Този е на покойната ми котка Хети. Тя беше ужасна котка.
02:54
You just go to the website, fill out the form,
68
159000
2000
Просто трябва да отидете на страницата в интернет, да попълните формуляра,
02:56
give them $60, and it arrives in the post.
69
161000
2000
да платите 60 долара и сертификатът идва по пощата.
02:58
Now that's not the only reason that we think this person is an idiot.
70
163000
2000
Това не е единствената причина да мислим този човек за глупав.
03:00
She also goes and says things like,
71
165000
2000
Тя открито казва неща като --
03:02
you should eat lots of dark green leaves,
72
167000
2000
трябва да ядете много растения, които имат тъмно-зелени листа,
03:04
because they contain lots of chlorophyll, and that will really oxygenate your blood.
73
169000
2000
защото те съдържат хлорофил и това ще повиши нивото на кислород в кръвта ви.
03:06
And anybody who's done school biology remembers
74
171000
2000
И всеки който е учил биология в училище си спомня,
03:08
that chlorophyll and chloroplasts
75
173000
2000
че хлорофилът и хлоропластите
03:10
only make oxygen in sunlight,
76
175000
2000
произвеждат кислород само при наличие на слънчева светлина,
03:12
and it's quite dark in your bowels after you've eaten spinach.
77
177000
3000
а след като сте яли спанак, той попада в стомаха ви, където е доста тъмно.
03:15
Next, we need proper science, proper evidence.
78
180000
3000
След това, ние имаме нужда от истинска наука, от истиски доказателства.
03:18
So, "Red wine can help prevent breast cancer."
79
183000
2000
И така, "Червеното вино помага да се предотврати заболяването от рак на гърдата."
03:20
This is a headline from the Daily Telegraph in the U.K.
80
185000
2000
Това е заглавие от вестник "Дейли Телеграф" в Обединеното Кралство.
03:22
"A glass of red wine a day could help prevent breast cancer."
81
187000
3000
"Чаша червено вино всеки ден предпазва от рак на гърдата."
03:25
So you go and find this paper, and what you find
82
190000
2000
И когато погледнете статията ще откриете,
03:27
is it is a real piece of science.
83
192000
2000
че това е истинско научно изследване.
03:29
It is a description of the changes in one enzyme
84
194000
3000
То съдържа описание на промените в един ензим,
03:32
when you drip a chemical extracted from some red grape skin
85
197000
3000
когато добавите химикал, извлечен от люспите на сорт червено грозде,
03:35
onto some cancer cells
86
200000
2000
към ракови клетки
03:37
in a dish on a bench in a laboratory somewhere.
87
202000
3000
в съд, който седи на маса в някоя лаборатория.
03:40
And that's a really useful thing to describe
88
205000
2000
И това е много полезно да се обясни
03:42
in a scientific paper,
89
207000
2000
в научен материал,
03:44
but on the question of your own personal risk
90
209000
2000
но относно въпроса за личния риск
03:46
of getting breast cancer if you drink red wine,
91
211000
2000
да развиете рак на гърдата ако пиете червено вино,
03:48
it tells you absolutely bugger all.
92
213000
2000
това научно изследване не ви казва нищо.
03:50
Actually, it turns out that your risk of breast cancer
93
215000
2000
Всъщност, се оказва, че рискът да развиете рак на гърдата
03:52
actually increases slightly
94
217000
2000
става малко по-голям
03:54
with every amount of alcohol that you drink.
95
219000
2000
със всяка консумация на алкохол.
03:56
So what we want is studies in real human people.
96
221000
4000
Това, което искаме, са изследвания върху реални хора.
04:00
And here's another example.
97
225000
2000
Ето още един пример.
04:02
This is from Britain's leading diet and nutritionist in the Daily Mirror,
98
227000
3000
Този материал е от един от водещите британски диетолози в "Дейли Мирър,"
04:05
which is our second biggest selling newspaper.
99
230000
2000
който е вторият по продажби вестник.
04:07
"An Australian study in 2001
100
232000
2000
"Австралийско изследване през 2001 година
04:09
found that olive oil in combination with fruits, vegetables and pulses
101
234000
2000
показва, че зехтинът, в комбинация с плодове, зеленчуци и варива,
04:11
offers measurable protection against skin wrinklings."
102
236000
2000
предлага измерима защита срещу бръчки."
04:13
And then they give you advice:
103
238000
2000
И после ви съветват:
04:15
"If you eat olive oil and vegetables, you'll have fewer skin wrinkles."
104
240000
2000
"Ако консумирате зехтин и зеленчуци, ще имате по-малко бръчки."
04:17
And they very helpfully tell you how to go and find the paper.
105
242000
2000
И ви дават много полезната информация къде да намерите целия научен материал по темата.
04:19
So you go and find the paper, and what you find is an observational study.
106
244000
3000
И вие го намирате, и това което виждате е изследване, което е направено чрез наблюдения.
04:22
Obviously nobody has been able
107
247000
2000
Очевидно е, че никой не е могъл
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
да се върне в 1930 година,
04:26
get all the people born in one maternity unit,
109
251000
3000
да събере всички родени в едно родилно отделение,
04:29
and half of them eat lots of fruit and veg and olive oil,
110
254000
2000
половината да консумират много полодове и зеленчуци и зехтин,
04:31
and then half of them eat McDonald's,
111
256000
2000
а другата половина да консумират МакДоналдс,
04:33
and then we see how many wrinkles you've got later.
112
258000
2000
и после да видим колко бръчки имат след време.
04:35
You have to take a snapshot of how people are now.
113
260000
2000
Трябва да снимаме хората, както са сега.
04:37
And what you find is, of course,
114
262000
2000
И, разбира се, какво откривате,
04:39
people who eat veg and olive oil have fewer skin wrinkles.
115
264000
3000
е че хората, които консумират зеленчуци и зехтин имат по-малко бръчки.
04:42
But that's because people who eat fruit and veg and olive oil,
116
267000
3000
Но това е така, защото хората, които консумират зеленчуци и зехтин,
04:45
they're freaks, they're not normal, they're like you;
117
270000
3000
са ненормални, те са като вас:
04:48
they come to events like this.
118
273000
2000
те идват на такива събития като това.
04:50
They are posh, they're wealthy, they're less likely to have outdoor jobs,
119
275000
3000
Те са изискани, богати, по-малко вероятно е да имат работа, която изисква от тях да са на открито,
04:53
they're less likely to do manual labor,
120
278000
2000
по-малко вероятно е да извършват ръчен труд,
04:55
they have better social support, they're less likely to smoke --
121
280000
2000
имат по-добро социално подпомагане, по-малко вероятно е да са пушачи --
04:57
so for a whole host of fascinating, interlocking
122
282000
2000
за това, поради цял куп от впечатляващи, взаимно свързани,
04:59
social, political and cultural reasons,
123
284000
2000
социални, политически и културни причини,
05:01
they are less likely to have skin wrinkles.
124
286000
2000
има по-малка вероятност да имат бръчки.
05:03
That doesn't mean that it's the vegetables or the olive oil.
125
288000
2000
Това не означава, че този ефект е от зеленчуците и зехтинът.
05:05
(Laughter)
126
290000
2000
(Смях в залата)
05:07
So ideally what you want to do is a trial.
127
292000
3000
Най-добрият вариант е да се направи експеримент.
05:10
And everybody thinks they're very familiar with the idea of a trial.
128
295000
2000
И всички мислят, че са наясно с идеята как да се направи експеримент.
05:12
Trials are very old. The first trial was in the Bible -- Daniel 1:12.
129
297000
3000
Експериментите са много стара практика. Първият е от Библията -- Даниел 1:12.
05:15
It's very straightforward -- you take a bunch of people, you split them in half,
130
300000
2000
Много е просто и лесно -- взимате група хора, разделяте ги на две,
05:17
you treat one group one way, you treat the other group the other way,
131
302000
2000
третирате едната група по един начин, другата по друг,
05:19
and a little while later, you follow them up
132
304000
2000
и след известно време, проследявате групите
05:21
and see what happened to each of them.
133
306000
2000
и установявате какво се е случило с тях.
05:23
So I'm going to tell you about one trial,
134
308000
2000
Сега ще ви разкажа за един експеримент,
05:25
which is probably the most well-reported trial
135
310000
2000
който сигурно е най-обсъжданият експеримент
05:27
in the U.K. news media over the past decade.
136
312000
2000
в медиите в Обединеното Кралство за последното десетилетие.
05:29
And this is the trial of fish oil pills.
137
314000
2000
Това е опитът с таблетки рибено масло.
05:31
And the claim was fish oil pills improve school performance and behavior
138
316000
2000
Твърдението беше, че рибеното масло подобрява успехът в училище и държанието
05:33
in mainstream children.
139
318000
2000
на обикновените деца.
05:35
And they said, "We've done a trial.
140
320000
2000
Изследователите твърдяха, "Направихме опит.
05:37
All the previous trials were positive, and we know this one's gonna be too."
141
322000
2000
Всички останали опити бяха позитивни, и ние знаем, че и този ще е такъв."
05:39
That should always ring alarm bells.
142
324000
2000
Такова твърдение трябва винаги да буди съмнение.
05:41
Because if you already know the answer to your trial, you shouldn't be doing one.
143
326000
3000
Защото ако вече знаете резултатът от вашето изследване, значи не трябва да го провеждате.
05:44
Either you've rigged it by design,
144
329000
2000
Или сте го нагласили по дизайн,
05:46
or you've got enough data so there's no need to randomize people anymore.
145
331000
3000
или имате достатъчно данни за да няма нужда вече да подбирате произволно хора.
05:49
So this is what they were going to do in their trial.
146
334000
3000
Ето как щеше да протече опита.
05:52
They were taking 3,000 children,
147
337000
2000
Намирайки 3000 деца,
05:54
they were going to give them all these huge fish oil pills,
148
339000
2000
щели да им дават всички тези огромни таблетки рибено масло,
05:56
six of them a day,
149
341000
2000
шест на ден,
05:58
and then a year later, they were going to measure their school exam performance
150
343000
3000
и след една година, щели да измерят представянето им на изпитите в училище
06:01
and compare their school exam performance
151
346000
2000
и да сравнят това представяне на изпитите,
06:03
against what they predicted their exam performance would have been
152
348000
2000
с онова, което предварително предсказали че щяло да бъде,
06:05
if they hadn't had the pills.
153
350000
3000
ако не бяха взимали таблетките.
06:08
Now can anybody spot a flaw in this design?
154
353000
3000
Може ли вече някой да намери грешката в този експериментален дизайн?
06:11
And no professors of clinical trial methodology
155
356000
3000
И е забранено на професори по методологията на клинично изпитване
06:14
are allowed to answer this question.
156
359000
2000
да отговарят на този въпрос.
06:16
So there's no control; there's no control group.
157
361000
2000
Оказва се, че няма контрол; няма контролна група.
06:18
But that sounds really techie.
158
363000
2000
Но, това звучи прекалено технично.
06:20
That's a technical term.
159
365000
2000
Това е технически термин.
06:22
The kids got the pills, and then their performance improved.
160
367000
2000
Децата взимат хапчетата и в резултат тяхното представяне се подобрява.
06:24
What else could it possibly be if it wasn't the pills?
161
369000
3000
Какво друго може да има ефект, ако не е заради хапчетата?
06:27
They got older. We all develop over time.
162
372000
3000
Децата са порастнали. Ние всички се развиваме с времето.
06:30
And of course, also there's the placebo effect.
163
375000
2000
И, разбира се, има и пласибо ефект.
06:32
The placebo effect is one of the most fascinating things in the whole of medicine.
164
377000
2000
Пласибо ефектът е една от най-интригуващите теми в медицината.
06:34
It's not just about taking a pill, and your performance and your pain getting better.
165
379000
3000
Не става въпрос само за това да вземете хапче и вашето представяне или болка да се подобрят.
06:37
It's about our beliefs and expectations.
166
382000
2000
Става въпрос за нашите вярвания и очаквания.
06:39
It's about the cultural meaning of a treatment.
167
384000
2000
Става въпрос за културното значение на едно лечение.
06:41
And this has been demonstrated in a whole raft of fascinating studies
168
386000
3000
Това е доказано в множество интригуващи изследвания,
06:44
comparing one kind of placebo against another.
169
389000
3000
които сравняват един вид пласибо с друг.
06:47
So we know, for example, that two sugar pills a day
170
392000
2000
Например, ние знаем, че две хапчета съдържащи захар, на ден
06:49
are a more effective treatment for getting rid of gastric ulcers
171
394000
2000
са по-ефективно лечение за предотвратяване на стомашни язви,
06:51
than one sugar pill.
172
396000
2000
отколкото едно захарно хапче.
06:53
Two sugar pills a day beats one sugar pill a day.
173
398000
2000
Две захарни хапчета, са по-добре от едно на ден.
06:55
And that's an outrageous and ridiculous finding, but it's true.
174
400000
3000
Това е нечувано и абсурдно откритие, но е вярно.
06:58
We know from three different studies on three different types of pain
175
403000
2000
От три различни изследвания за три различни вида болка, ние знаем,
07:00
that a saltwater injection is a more effective treatment for pain
176
405000
3000
че инжекция, сдържаща солена вода, е по-ефективно лечение срещу болката,
07:03
than taking a sugar pill, taking a dummy pill that has no medicine in it --
177
408000
4000
отколкото взимането на захарно хапче -- фалшиво хапче, което не съдържа лекарство --
07:07
not because the injection or the pills do anything physically to the body,
178
412000
3000
не защото инжекцията или хапчето имат някакъв физически ефект върху тялото,
07:10
but because an injection feels like a much more dramatic intervention.
179
415000
3000
а защото инжекцията се възприема като много по-сериозна намеса.
07:13
So we know that our beliefs and expectations
180
418000
2000
Така, ние знаем, че нашите разбирания и очаквания
07:15
can be manipulated,
181
420000
2000
могат да бъдат манипулирани,
07:17
which is why we do trials
182
422000
2000
което е причината да провеждаме експерименти,
07:19
where we control against a placebo --
183
424000
2000
чрез които правим изводи на базата на пласибо --
07:21
where one half of the people get the real treatment
184
426000
2000
едната половина от участниците са подложени на истинското лечение,
07:23
and the other half get placebo.
185
428000
2000
а другата половина приемат пласибо.
07:25
But that's not enough.
186
430000
3000
Но това не е достатъчно.
07:28
What I've just shown you are examples of the very simple and straightforward ways
187
433000
3000
Това, което ви показах досега са примери за лесни и ясни начини,
07:31
that journalists and food supplement pill peddlers
188
436000
2000
чрез които журналисти и разпространители на хранителни добавки,
07:33
and naturopaths
189
438000
2000
и природолечители,
07:35
can distort evidence for their own purposes.
190
440000
3000
могат да манипулират данни за своя лична изгода.
07:38
What I find really fascinating
191
443000
2000
Това, което ме заинтригува
07:40
is that the pharmaceutical industry
192
445000
2000
е, че фармацевтичната индустрия
07:42
uses exactly the same kinds of tricks and devices,
193
447000
2000
използва същите трикове и изобретения,
07:44
but slightly more sophisticated versions of them,
194
449000
3000
но в малко подобрени варианти,
07:47
in order to distort the evidence that they give to doctors and patients,
195
452000
3000
за да изопачи доказателствата, които дават на лекарите и пациентите,
07:50
and which we use to make vitally important decisions.
196
455000
3000
и които ние използваме за взимането на жизненоважни решения.
07:53
So firstly, trials against placebo:
197
458000
2000
Първо, експерименти срещу пласибо:
07:55
everybody thinks they know that a trial should be
198
460000
2000
всички мислят, че един експеримент трябва да е
07:57
a comparison of your new drug against placebo.
199
462000
2000
сравнение на вашето ново лекарство с пласибо.
07:59
But actually in a lot of situations that's wrong.
200
464000
2000
Всъщност, в много ситуации, това е грешно.
08:01
Because often we already have a very good treatment that is currently available,
201
466000
3000
Защото, често вече имаме достатъчно добро лечение,
08:04
so we don't want to know that your alternative new treatment
202
469000
2000
за това не искаме да знаем дали вашето алтернативно ново лечение
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
е по-добро от никакво лечение.
08:08
We want to know that it's better than the best currently available treatment that we have.
204
473000
3000
Ние искаме да знаем, че то е по-добро от най-доброто лечение, което имаме до момента.
08:11
And yet, repeatedly, you consistently see people doing trials
205
476000
3000
И въпреки това, нееднократно, вие виждате хора, които последователно провеждат експерименти,
08:14
still against placebo.
206
479000
2000
все още използвайки сравнение с пласибо.
08:16
And you can get license to bring your drug to market
207
481000
2000
И можете да получите разрешително вашето лекарство да се продава на пазара
08:18
with only data showing that it's better than nothing,
208
483000
2000
само с данни, показващи че е по-добро от нищо,
08:20
which is useless for a doctor like me trying to make a decision.
209
485000
3000
което е безполезно за лекар като мен, който се опитва да вземе решение.
08:23
But that's not the only way you can rig your data.
210
488000
2000
Но това не е единственият начин, по който можете да манипулирате данните си.
08:25
You can also rig your data
211
490000
2000
Можете да промените данните си
08:27
by making the thing you compare your new drug against
212
492000
2000
като направите така, че сравнявате новото си лекарство
08:29
really rubbish.
213
494000
2000
с нещо наистина неизползваемо.
08:31
You can give the competing drug in too low a dose,
214
496000
2000
Можете да дадете много малка доза от лекарството, което използвате за сравнение
08:33
so that people aren't properly treated.
215
498000
2000
и така хората не се лекувани както трябва.
08:35
You can give the competing drug in too high a dose,
216
500000
2000
Можете да дадете прекалено голяма доза от лекарството, което използвате за сравнение
08:37
so that people get side effects.
217
502000
2000
и така хората изпитват странични ефекти.
08:39
And this is exactly what happened
218
504000
2000
Точно това се случи
08:41
which antipsychotic medication for schizophrenia.
219
506000
2000
с антипсихотично лекарство за шизофрения.
08:43
20 years ago, a new generation of antipsychotic drugs were brought in
220
508000
3000
Преди 20 години, ново поколение антипсихотични лекарства бяха представени за тестване
08:46
and the promise was that they would have fewer side effects.
221
511000
3000
и обещаваха по-малко странични ефекти.
08:49
So people set about doing trials of these new drugs
222
514000
2000
И така, учените подготвяха опити за тези нови лекарства,
08:51
against the old drugs,
223
516000
2000
сравнявайки ги със старите лекарства,
08:53
but they gave the old drugs in ridiculously high doses --
224
518000
2000
но те предписваха старите лекарства в абсурдно големи дози --
08:55
20 milligrams a day of haloperidol.
225
520000
2000
20 милиграма халоперидол дневно.
08:57
And it's a foregone conclusion,
226
522000
2000
И това е предрешен въпрос,
08:59
if you give a drug at that high a dose,
227
524000
2000
ако предпишете лекарство в такива големи количества,
09:01
that it will have more side effects and that your new drug will look better.
228
526000
3000
неговите странични ефекти ще са по-големи и вашето ново лекарство ще изглежда по-добре.
09:04
10 years ago, history repeated itself, interestingly,
229
529000
2000
Интересно, преди 10 години историята се повтаря,
09:06
when risperidone, which was the first of the new-generation antipscyhotic drugs,
230
531000
3000
когато рисперидон, първото лекарство от новото поколение антипсихотични лекарства,
09:09
came off copyright, so anybody could make copies.
231
534000
3000
вече не беше защитено с авторско право, всеки можеше да го копира.
09:12
Everybody wanted to show that their drug was better than risperidone,
232
537000
2000
Всички искаха да покажат, че тяхното лекарство е по-добро от рисперидон
09:14
so you see a bunch of trials comparing new antipsychotic drugs
233
539000
3000
и така се появиха няколко клинични опита, сравняващи нови антипсихотични лекарства
09:17
against risperidone at eight milligrams a day.
234
542000
2000
с рисперидон, приеман по осем милиграма дневно.
09:19
Again, not an insane dose, not an illegal dose,
235
544000
2000
Отново, не ненормална доза, не нелегална,
09:21
but very much at the high end of normal.
236
546000
2000
но много по-висока от нормалната.
09:23
And so you're bound to make your new drug look better.
237
548000
3000
И така е гарантиран успехът на новото ви лекарство.
09:26
And so it's no surprise that overall,
238
551000
3000
Не е изненада, че като цяло,
09:29
industry-funded trials
239
554000
2000
при финансираните от индустрията клинични опити,
09:31
are four times more likely to give a positive result
240
556000
2000
положителните резултати са четири пъти по-вероятни,
09:33
than independently sponsored trials.
241
558000
3000
отколкото при независимо финансираните изследвания.
09:36
But -- and it's a big but --
242
561000
3000
Но, и това е голямо но,
09:39
(Laughter)
243
564000
2000
(смях в залата)
09:41
it turns out,
244
566000
2000
оказва се,
09:43
when you look at the methods used by industry-funded trials,
245
568000
3000
когато погледнете методите използвани при изследвания, финансирани от индустрията,
09:46
that they're actually better
246
571000
2000
че те са всъщност по-добри
09:48
than independently sponsored trials.
247
573000
2000
от тези, използвани при независимо финансираните изследвания.
09:50
And yet, they always manage to to get the result that they want.
248
575000
3000
И въпреки това, те винаги успяват да получат желаните резултати.
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
Как се получава това?
09:55
How can we explain this strange phenomenon?
250
580000
3000
Как можем да си обясним този странен феномен?
09:58
Well it turns out that what happens
251
583000
2000
Оказва се,
10:00
is the negative data goes missing in action;
252
585000
2000
че отрицателните резултати се губят по време на изследването;
10:02
it's withheld from doctors and patients.
253
587000
2000
те са укрити от лекарите и пациентите.
10:04
And this is the most important aspect of the whole story.
254
589000
2000
И това е най-важният момент в цялата история.
10:06
It's at the top of the pyramid of evidence.
255
591000
2000
Този момент е на върха на пирамидата с доказателствата.
10:08
We need to have all of the data on a particular treatment
256
593000
3000
Нужна ни е цялата информация за определеното лечение,
10:11
to know whether or not it really is effective.
257
596000
2000
за да знаем дали то е наистина ефективно или не.
10:13
And there are two different ways that you can spot
258
598000
2000
Има два начина да се разбере
10:15
whether some data has gone missing in action.
259
600000
2000
дали данни са изчезнали безпричинно.
10:17
You can use statistics, or you can use stories.
260
602000
3000
Можете да използвате статистика или да използвате истории.
10:20
I personally prefer statistics, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
Лично аз предпочитам статистиката, поради което ще започна с нея.
10:22
This is something called funnel plot.
262
607000
2000
Това е нещо наречено фуниевидна графика.
10:24
And a funnel plot is a very clever way of spotting
263
609000
2000
Тя е хитроумен начин да забележите,
10:26
if small negative trials have disappeared, have gone missing in action.
264
611000
3000
дали малки отрицателни изследвания са безследно изчезнали.
10:29
So this is a graph of all of the trials
265
614000
2000
Това е графика на всички опити,
10:31
that have been done on a particular treatment.
266
616000
2000
които са направени с определено лекарство.
10:33
And as you go up towards the top of the graph,
267
618000
2000
Ако погледнете към върха на графиката,
10:35
what you see is each dot is a trial.
268
620000
2000
това което ще забележите е, че всяка точка е едно изследване.
10:37
And as you go up, those are the bigger trials, so they've got less error in them.
269
622000
3000
И ако продължите нагоре, виждате по-големите изследвания, които имат по-малко статистически грешки.
10:40
So they're less likely to be randomly false positives, randomly false negatives.
270
625000
3000
Така е по-малко вероятно те да са произволно погрешни положителни или погрешно отрицателни проби.
10:43
So they all cluster together.
271
628000
2000
За това те се струпват на едно място.
10:45
The big trials are closer to the true answer.
272
630000
2000
Големите изследвания се доближават до истината.
10:47
Then as you go further down at the bottom,
273
632000
2000
Ако тръгнете надолу към дъното на графиката,
10:49
what you can see is, over on this side, the spurious false negatives,
274
634000
3000
това което можете да видите от тази страна са лъжливите погрешно отрицателни проби,
10:52
and over on this side, the spurious false positives.
275
637000
2000
а от другата страна -- лъжливите погрешно положителни проби.
10:54
If there is publication bias,
276
639000
2000
Ако има пристрастие при публикуването на данните,
10:56
if small negative trials have gone missing in action,
277
641000
3000
ако малки отрицателни опити са изчезнали,
10:59
you can see it on one of these graphs.
278
644000
2000
можете да забележете това на една от тези графики.
11:01
So you can see here that the small negative trials
279
646000
2000
Както виждате тук, малките отрицателни изследвания,
11:03
that should be on the bottom left have disappeared.
280
648000
2000
които трябва да са отляво в дъното са изчезнали.
11:05
This is a graph demonstrating the presence of publication bias
281
650000
3000
Това е графика, която демонстрира наличие на пристрастие при публикуването на данни,
11:08
in studies of publication bias.
282
653000
2000
в изследване на пристрастието при публикуването на данни.
11:10
And I think that's the funniest epidemiology joke
283
655000
2000
Според мен това е най-забавната епидемиологична шега,
11:12
that you will ever hear.
284
657000
2000
която някога ще чуете.
11:14
That's how you can prove it statistically,
285
659000
2000
Така стигате до статистическите доказателства,
11:16
but what about stories?
286
661000
2000
но какво да кажем за историите?
11:18
Well they're heinous, they really are.
287
663000
2000
Ами, те са противни, наистина.
11:20
This is a drug called reboxetine.
288
665000
2000
Това лекарство се нарича ребоксетин.
11:22
This is a drug that I myself have prescribed to patients.
289
667000
2000
Това е лекарство, което самият аз сам предписвал на пациенти.
11:24
And I'm a very nerdy doctor.
290
669000
2000
А аз съм много педантичен лекар.
11:26
I hope I try to go out of my way to try and read and understand all the literature.
291
671000
3000
Опитвам се да отделя време и да прочета и разбера всички материали.
11:29
I read the trials on this. They were all positive. They were all well-conducted.
292
674000
3000
Прочетох изследванията за това лекарство. Всички бяха позитивни. Всички бяха добре организирани.
11:32
I found no flaw.
293
677000
2000
Не намерих нито една грешка.
11:34
Unfortunately, it turned out,
294
679000
2000
За съжаление се оказа,
11:36
that many of these trials were withheld.
295
681000
2000
че много от изследванията са били прикрити.
11:38
In fact, 76 percent
296
683000
2000
Всъщност, 76 процента
11:40
of all of the trials that were done on this drug
297
685000
2000
от всички изследвания направени върху това лекарство,
11:42
were withheld from doctors and patients.
298
687000
2000
са укрити от лекари и пациенти.
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
Ако се замислите,
11:46
if I tossed a coin a hundred times,
300
691000
2000
ако хвърля монета сто пъти
11:48
and I'm allowed to withhold from you
301
693000
2000
и мога да скрия от вас
11:50
the answers half the times,
302
695000
2000
резултата от половината хвърляния,
11:52
then I can convince you
303
697000
2000
тогава мога да ви убедя,
11:54
that I have a coin with two heads.
304
699000
2000
че имам монета, чиито две страни са ези.
11:56
If we remove half of the data,
305
701000
2000
Ако премахнем половината данни,
11:58
we can never know what the true effect size of these medicines is.
306
703000
3000
никога няма да разберем какъв е истинският мащаб на ефекта на тези лекарства.
12:01
And this is not an isolated story.
307
706000
2000
И това не е единичен случай.
12:03
Around half of all of the trial data on antidepressants has been withheld,
308
708000
4000
Около половината от данните от изследвания на антидепресанти са прикрити,
12:07
but it goes way beyond that.
309
712000
2000
но нещата не спират до тук.
12:09
The Nordic Cochrane Group were trying to get a hold of the data on that
310
714000
2000
Северноевропейската група Кохрейн се опитваха да се сдобият с данните от тези изследвания,
12:11
to bring it all together.
311
716000
2000
за да ги съберат на едно място.
12:13
The Cochrane Groups are an international nonprofit collaboration
312
718000
3000
Кохрейн групите са интернационално неправитествено сътрудничество,
12:16
that produce systematic reviews of all of the data that has ever been shown.
313
721000
3000
което прави анализи на всички достъпни статистически данни.
12:19
And they need to have access to all of the trial data.
314
724000
3000
За това, те имат нужда от достъп до всички данни от клиничните изследвания.
12:22
But the companies withheld that data from them,
315
727000
3000
Но, компаниите укриват данни от тях,
12:25
and so did the European Medicines Agency
316
730000
2000
както направи и "Европейската агенция по лекарствата"
12:27
for three years.
317
732000
2000
за период от три години.
12:29
This is a problem that is currently lacking a solution.
318
734000
3000
Това е проблем, който все още няма решение.
12:32
And to show how big it goes, this is a drug called Tamiflu,
319
737000
3000
За да ви демонстрирам колко е сериозен той, ви представям лекарството Тамифлу,
12:35
which governments around the world
320
740000
2000
за което правителства от целия свят
12:37
have spent billions and billions of dollars on.
321
742000
2000
са инвестирали милиарди долари.
12:39
And they spend that money on the promise
322
744000
2000
Те са инвестирали теза пари на основата на обещанието,
12:41
that this is a drug which will reduce the rate
323
746000
2000
че това лекарство ще намали броя
12:43
of complications with flu.
324
748000
2000
на усложненията при грип.
12:45
We already have the data
325
750000
2000
Вече имаме данни,
12:47
showing that it reduces the duration of your flu by a few hours.
326
752000
2000
които показват, че това лекарство съкращава вашия грип с няколко часа.
12:49
But I don't really care about that. Governments don't care about that.
327
754000
2000
Но мен това не ме интересува. Правителствата не ги интересува.
12:51
I'm very sorry if you have the flu, I know it's horrible,
328
756000
3000
Съжалявам ако сте болни от грип, знам че е ужасно,
12:54
but we're not going to spend billions of dollars
329
759000
2000
но ние няма да харчим милиарди долари,
12:56
trying to reduce the duration of your flu symptoms
330
761000
2000
опитвайки се да съкратим продължителността на вашия грип
12:58
by half a day.
331
763000
2000
с половин ден.
13:00
We prescribe these drugs, we stockpile them for emergencies
332
765000
2000
Ние предписваме тези лекарства и ги съхраняваме за спешни случаи,
13:02
on the understanding that they will reduce the number of complications,
333
767000
2000
с разбирането, че те ще намалят броя на усложненията,
13:04
which means pneumonia and which means death.
334
769000
3000
които за нас означават пневмония или означават смърт.
13:07
The infectious diseases Cochrane Group, which are based in Italy,
335
772000
3000
Инфекциозните заболявания, за които групата Кохрейн, която е базирана в Италия,
13:10
has been trying to get
336
775000
2000
се опитва да събере
13:12
the full data in a usable form out of the drug companies
337
777000
3000
в използваем формат всички данни от фармацевтичните компании,
13:15
so that they can make a full decision
338
780000
3000
за да могат да направят заключението
13:18
about whether this drug is effective or not,
339
783000
2000
дали това лекарство е ефективно или не,
13:20
and they've not been able to get that information.
340
785000
3000
но не са могли да получат тази информация.
13:23
This is undoubtedly
341
788000
2000
Неуспоримо е, че това е
13:25
the single biggest ethical problem
342
790000
3000
най-големият морален проблем,
13:28
facing medicine today.
343
793000
2000
пред който е изправена медицината днес.
13:30
We cannot make decisions
344
795000
3000
Ние не можем да взимаме решения,
13:33
in the absence of all of the information.
345
798000
4000
когато информацията не е пълна.
13:37
So it's a little bit difficult from there
346
802000
3000
Малко ми е трудно сега
13:40
to spin in some kind of positive conclusion.
347
805000
4000
да достигна до по-позитивно заключение.
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
Но ще кажа това:
13:48
I think that sunlight
349
813000
3000
мисля, че слънчевата светлина
13:51
is the best disinfectant.
350
816000
2000
е най-добрият дезинфектант.
13:53
All of these things are happening in plain sight,
351
818000
3000
Всичко това се случва пред очите ни
13:56
and they're all protected
352
821000
2000
и е предпазвано от
13:58
by a force field of tediousness.
353
823000
3000
силовото поле на ненамесата.
14:01
And I think, with all of the problems in science,
354
826000
2000
Мисля, че за всички проблеми в науката,
14:03
one of the best things that we can do
355
828000
2000
това което можем да направим
14:05
is to lift up the lid,
356
830000
2000
е да отворим капака,
14:07
finger around in the mechanics and peer in.
357
832000
2000
да поразбутаме механизма и да се вгледаме внимателно.
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
Благодаря.
14:11
(Applause)
359
836000
3000
(Аплодисменти)
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