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: Lluitar contra la mala ciència

Filmed:
2,713,579 views

Cada dia apareixen articles amb consells nous sobre la salut, però com podem saber si són correctes? El metge i epidemiòleg Ben Goldacre ens mostra, a alta velocitat, les maneres com l'evidència pot ser distorsionada, des de les afirmacions més òbvies sobre la nutrició fins als trucs més subtils de la indústria farmacèutica.
- 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 doctormetge, but I kindamable of slippedva relliscar sidewayscap als costats into researchrecerca,
0
0
3000
De fet sóc metge, però vaig desviar-me cap a la recerca,
00:18
and now I'm an epidemiologistepidemiòleg.
1
3000
2000
i ara sóc epidemiòleg.
00:20
And nobodyningú really knowssap what epidemiologyepidemiologia is.
2
5000
2000
I ningú sap què és realment l'epidemiologia.
00:22
EpidemiologyEpidemiologia is the scienceciència of how we know in the realreal worldmón
3
7000
3000
L'epidemiologia és la ciència sobre com sabem en el món real
00:25
if something is good for you or baddolent for you.
4
10000
2000
si una cosa és bona o dolenta per a tu.
00:27
And it's bestmillor understoodentès througha través exampleexemple
5
12000
2000
S'entén millor amb exemples,
00:29
as the scienceciència of those crazyboig, wackyboig newspaperdiari headlinestitulars.
6
14000
5000
com ara la ciència d'aquests titulars estrafolaris dels diaris.
00:34
And these are just some of the examplesexemples.
7
19000
2000
I aquests són només alguns exemples.
00:36
These are from the DailyDiari MailCorreu. EveryCada countrypaís in the worldmón has a newspaperdiari like this.
8
21000
3000
Aquest és del Daily Mail. Tots els països del món tenen un diari similar a aquest.
00:39
It has this bizarreestranya, ongoingen marxa philosophicalfilosòfic projectprojecte
9
24000
3000
Estan duent a terme un estrany projecte filosòfic
00:42
of dividingdividint all the inanimateinanimat objectsobjectes in the worldmón
10
27000
2000
de dividir tots els objectes inanimats del món
00:44
into the onesuns that eithertampoc causecausa or preventprevenir cancercàncer.
11
29000
3000
en coses que causen o prevenen el càncer.
00:47
So here are some of the things they said causecausa cancercàncer recentlyrecentment:
12
32000
2000
Segons ells, causen càncer:
00:49
divorcedivorci, Wi-FiWi-Fi, toiletriesarticles de tocador and coffeecafè.
13
34000
2000
el divorci, el Wi-Fi, els articles de tocador i el cafè.
00:51
Here are some of the things they say preventsevita cancercàncer:
14
36000
2000
I, segons ells, prevenen el càncer:
00:53
crustscrostes, redvermell pepperpebre, licoriceregalèssia and coffeecafè.
15
38000
2000
la crosta de pa, el pebrot vermell, la regalèssia i el cafè.
00:55
So alreadyja you can see there are contradictionscontradiccions.
16
40000
2000
Com podeu veure, hi ha contradiccions.
00:57
CoffeeCafè bothtots dos causescauses and preventsevita cancercàncer.
17
42000
2000
El cafè tant causa com prevé el càncer.
00:59
And as you startcomençar to readllegir on, you can see
18
44000
2000
I quan segueixes llegint, veus
01:01
that maybe there's some kindamable of politicalpolític valenceValença behinddarrere some of this.
19
46000
3000
que potser hi ha algun interès polític al darrere d'això.
01:04
So for womendones, houseworktasques domèstiques preventsevita breastpit cancercàncer,
20
49000
2000
En les dones, les feines de casa prevenen el càncer,
01:06
but for menhomes, shoppingcompres could make you impotentimpotent.
21
51000
3000
però en els homes, anar de compres pot causar impotència.
01:09
So we know that we need to startcomençar
22
54000
3000
Així sabem que necessitem començar
01:12
unpickingunpicking the scienceciència behinddarrere this.
23
57000
3000
a examinar la ciència que hi ha darrere.
01:15
And what I hopeesperança to showespectacle
24
60000
2000
I espero demostrar
01:17
is that unpickingunpicking dodgydubtoses claimsreclamacions,
25
62000
2000
que examinar aquestes afirmacions dubtoses,
01:19
unpickingunpicking the evidenceevidència behinddarrere dodgydubtoses claimsreclamacions,
26
64000
2000
examinar l'evidència darrere aquestes afirmacions dubtoses,
01:21
isn't a kindamable of nastydesagradable carpingmordaç activityactivitat;
27
66000
3000
no és una activitat criticaire malintencionada;
01:24
it's sociallysocialment usefulútil,
28
69000
2000
és socialment útil,
01:26
but it's alsotambé an extremelyextremadament valuablevaluós
29
71000
2000
i també és una eina explicativa
01:28
explanatoryexplicatiu tooleina.
30
73000
2000
extremadament valuosa.
01:30
Because realreal scienceciència is all about
31
75000
2000
Perquè la ciència real consisteix
01:32
criticallycríticament appraisingavaluació the evidenceevidència for somebodyalgú else'saltra cosa positionposició.
32
77000
2000
a avaluar les dades en què es basa algú altre de manera crítica.
01:34
That's what happenspassa in academicacadèmic journalsRevistes.
33
79000
2000
Això és el que es fa en els diaris acadèmics.
01:36
That's what happenspassa at academicacadèmic conferencesconferències.
34
81000
2000
Això és el que es fa en les conferències acadèmiques.
01:38
The Q&A sessionsessió after a post-oppostoperatoris presentspresenta datadades
35
83000
2000
La tanda de preguntes en acabar una presentació de dades
01:40
is oftensovint a bloodsang bathbany.
36
85000
2000
sovint és un bany de sang.
01:42
And nobodyningú mindsments that. We activelyactivament welcomebenvinguda it.
37
87000
2000
I a ningú li molesta. De fet, ens agrada.
01:44
It's like a consentingconsent intellectualintel · lectual S&M activityactivitat.
38
89000
3000
És com una activitat intel·lectual sadomasoquista consentida.
01:47
So what I'm going to showespectacle you
39
92000
2000
Ara us ensenyaré
01:49
is all of the mainprincipal things,
40
94000
2000
tot el principal,
01:51
all of the mainprincipal featurescaracterístiques of my disciplinedisciplina --
41
96000
2000
les característiques principals de la meva disciplina:
01:53
evidence-basedbasada en proves medicinemedicina.
42
98000
2000
la medicina basada en l'evidència.
01:55
And I will talk you througha través all of these
43
100000
2000
Us les explicaré totes
01:57
and demonstratedemostrar how they work,
44
102000
2000
i us demostraré com funcionen
01:59
exclusivelyexclusivament usingutilitzant examplesexemples of people gettingaconseguint stuffcoses wrongmal.
45
104000
3000
utilitzant exclusivament exemples de gent que s'ha equivocat.
02:02
So we'll startcomençar with the absoluteabsolut weakestmés feble formforma of evidenceevidència knownconegut to man,
46
107000
3000
Començarem amb la forma més dèbil d'evidència coneguda per l'home:
02:05
and that is authorityautoritat.
47
110000
2000
l'autoritat.
02:07
In scienceciència, we don't carecura how manymolts letterscartes you have after your namenom.
48
112000
3000
En la ciència, no ens importa quants títols tens.
02:10
In scienceciència, we want to know what your reasonsraons are for believingcreient something.
49
115000
3000
En la ciència, volem saber quines raons tens per creure alguna cosa.
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
Com saps si una cosa és bona per a nosaltres
02:15
or baddolent for us?
51
120000
2000
o si és dolenta?
02:17
But we're alsotambé unimpressedimpressionat by authorityautoritat,
52
122000
2000
Però tampoc ens impressiona l'autoritat,
02:19
because it's so easyfàcil to contriveesforcem.
53
124000
2000
perquè és fàcil de fingir.
02:21
This is somebodyalgú calledanomenat DrDr.. GillianGillian McKeithMcKeith PhPH.D,
54
126000
2000
Aquí tenim algú anomenat Dra. Gillian McKeith,
02:23
or, to give her fullple medicalmèdic titletítol, GillianGillian McKeithMcKeith.
55
128000
3000
o, per donar-li el seu títol mèdic real, Gillian McKeith.
02:26
(LaughterRiure)
56
131000
3000
(Rialles)
02:29
Again, everycada countrypaís has somebodyalgú like this.
57
134000
2000
De nou, tots els països tenen algú així.
02:31
She is our TVTV dietdieta guruguru.
58
136000
2000
És la nostra guru de dietes televisiva.
02:33
She has massivemassiu fivecinc seriessèrie of prime-timeprime time televisiontelevisió,
59
138000
3000
Té cinc programes en horari de màxima audiència,
02:36
givingdonant out very lavishluxosa and exoticexòtiques healthsalut adviceconsells.
60
141000
3000
on dóna els seus consells de salut pròdigs i exòtics.
02:39
She, it turnsgirs out, has a non-accreditedno acreditat correspondencecorrespondència coursecurs PhPH.D.
61
144000
3000
Resulta que té un curs de doctorat per correspondència no acreditat
02:42
from somewhereen algun lloc in AmericaAmèrica.
62
147000
2000
d'algun lloc dels Estats Units.
02:44
She alsotambé boastsgaudeix that she's a certifiedcertificat professionalprofessional membermembre
63
149000
2000
També presumeix de ser membre professional certificat
02:46
of the AmericanNord-americà AssociationAssociació of NutritionalNutricional ConsultantsConsultors,
64
151000
2000
de l'Associació Americana d'Assessors Nutricionals,
02:48
whichquin soundssons very glamorousglamurós and excitingemocionant.
65
153000
2000
que sona molt glamurós i excitant.
02:50
You get a certificatecertificat and everything.
66
155000
2000
Fins i tot et donen un certificat.
02:52
This one belongspertany to my deadmort catgat HettiHetti. She was a horriblehorrible catgat.
67
157000
2000
Aquest és el de la meva difunta gata Hetti. Era una gata horrible.
02:54
You just go to the websitelloc web, fillomplir out the formforma,
68
159000
2000
Senzillament entres a la web, omples el formulari,
02:56
give them $60, and it arrivesarriba in the postpublicació.
69
161000
2000
pagues 60 dòlars i t'arriba per correu.
02:58
Now that's not the only reasonraó that we think this personpersona is an idiotidiota.
70
163000
2000
Però aquesta no és l'única raó per la qual pensem que és idiota.
03:00
She alsotambé goesva and saysdiu things like,
71
165000
2000
També perquè diu coses com:
03:02
you should eatmenjar lots of darkfosc greenverd leavesfulles,
72
167000
2000
"Hauríeu de menjar moltes fulles verd fosc,
03:04
because they containcontenir lots of chlorophyllclorofil, and that will really oxygenateoxigenar your bloodsang.
73
169000
2000
perquè contenen molta clorofil·la i oxigenaran la vostra sang".
03:06
And anybodyningú who'squi és donefet schoolescola biologybiologia remembersrecorda
74
171000
2000
Qualsevol que hagi fet biologia a l'escola recordarà
03:08
that chlorophyllclorofil and chloroplastscloroplasts
75
173000
2000
que la clorofil·la i els cloroplasts
03:10
only make oxygenoxigen in sunlightllum del sol,
76
175000
2000
només produeixen oxigen amb llum solar,
03:12
and it's quitebastant darkfosc in your bowelsintestins after you've eatenmenjat spinachespinacs.
77
177000
3000
i és bastant fosc en els teus intestins quan menges espinacs.
03:15
NextSegüent, we need properadequada scienceciència, properadequada evidenceevidència.
78
180000
3000
A més, necessitem ciència com cal, evidència com cal.
03:18
So, "RedVermell winevi can help preventprevenir breastpit cancercàncer."
79
183000
2000
Per exemple: "El vi negre ajuda a prevenir el càncer de pit."
03:20
This is a headlinetitular from the DailyDiari TelegraphTelègraf in the U.K.
80
185000
2000
Aquest és un titular del Daily Telegraph del Regne Unit:
03:22
"A glassvidre of redvermell winevi a day could help preventprevenir breastpit cancercàncer."
81
187000
3000
"Un got de vi negre diari pot ajudar a prevenir el càncer de pit."
03:25
So you go and find this paperpaper, and what you find
82
190000
2000
Així que agafes aquest diari, i hi trobes
03:27
is it is a realreal piecepeça of scienceciència.
83
192000
2000
un article de ciència real.
03:29
It is a descriptiondescripció of the changescanvis in one enzymeenzim
84
194000
3000
És la descripció dels canvis en un enzim
03:32
when you dripdegoteig a chemicalquímica extractedextret from some redvermell graperaïm skinpell
85
197000
3000
quan degoteges un producte químic extret de la pell del raïm negre
03:35
ontosobre some cancercàncer cellscèl · lules
86
200000
2000
en unes cèl·lules cancerígenes
03:37
in a dishplat on a benchbanc in a laboratorylaboratori somewhereen algun lloc.
87
202000
3000
en un plat en una taula de laboratori en algun lloc.
03:40
And that's a really usefulútil thing to describedescriure
88
205000
2000
Això és un fet realment útil de descriure
03:42
in a scientificcientífic paperpaper,
89
207000
2000
en un article científic,
03:44
but on the questionpregunta of your ownpropi personalpersonal riskrisc
90
209000
2000
però pel que fa al teu risc personal
03:46
of gettingaconseguint breastpit cancercàncer if you drinkbeure redvermell winevi,
91
211000
2000
de tenir càncer de pit si beus vi negre,
03:48
it tellsli diu you absolutelyabsolutament buggercabró all.
92
213000
2000
no et diu res de res.
03:50
ActuallyEn realitat, it turnsgirs out that your riskrisc of breastpit cancercàncer
93
215000
2000
De fet, resulta que el risc de tenir càncer de pit
03:52
actuallyen realitat increasesaugmenta slightlylleugerament
94
217000
2000
s'incrementa lleugerament
03:54
with everycada amountquantitat of alcoholalcohol that you drinkbeure.
95
219000
2000
amb la quantitat d'alcohol que ingereixes.
03:56
So what we want is studiesestudis in realreal humanhumà people.
96
221000
4000
Així que el que cal son estudis en gent real.
04:00
And here'sheus aquí anotherun altre exampleexemple.
97
225000
2000
Aquí teniu un altre exemple.
04:02
This is from Britain'sGran Bretanya leadinglíder dietdieta and nutritionistnutricionista in the DailyDiari MirrorMirall,
98
227000
3000
Això és del dietista i nutricionista en cap del diari Daily Mirror,
04:05
whichquin is our secondsegon biggestel més gran sellingvenda newspaperdiari.
99
230000
2000
que és el segon diari en nombre de vendes al Regne Unit.
04:07
"An AustralianAustràlia studyestudiar in 2001
100
232000
2000
"Un estudi australià del 2001
04:09
foundtrobat that oliveOliva oiloli in combinationcombinació with fruitsfruites, vegetablesverdures and pulsespolsos
101
234000
2000
va descobrir que l'oli d'oliva combinat amb fruites, verdures i llegums secs
04:11
offersofertes measurablemesurables protectionprotecció againsten contra skinpell wrinklingswrinklings."
102
236000
2000
ofereix una protecció apreciable contra les arrugues de la pell."
04:13
And then they give you adviceconsells:
103
238000
2000
I aleshores t'aconsellen:
04:15
"If you eatmenjar oliveOliva oiloli and vegetablesverdures, you'llho faràs have fewermenys skinpell wrinklesarrugues."
104
240000
2000
"Si menges oli d'oliva i verdures, tindràs menys arrugues a la pell."
04:17
And they very helpfullyamablement tell you how to go and find the paperpaper.
105
242000
2000
I t'ajuden dient on trobar aquest article.
04:19
So you go and find the paperpaper, and what you find is an observationalobservacionals studyestudiar.
106
244000
3000
Així que busques l'article, i el que trobes és un estudi observacional.
04:22
ObviouslyÒbviament nobodyningú has been ablecapaç
107
247000
2000
Evidentment ningú ha pogut
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
tornar al 1930,
04:26
get all the people bornnascut in one maternitymaternitat unitunitat,
109
251000
3000
agafar tota la gent nascuda en una unitat de maternitat,
04:29
and halfla meitat of them eatmenjar lots of fruitfruita and vegverdures and oliveOliva oiloli,
110
254000
2000
i que la meitat mengessin molta fruita, verdures i oli d'oliva,
04:31
and then halfla meitat of them eatmenjar McDonald'sMcDonald,
111
256000
2000
i que l'altra meitat mengés al McDonald's,
04:33
and then we see how manymolts wrinklesarrugues you've got latermés tard.
112
258000
2000
i aleshores veuríem quantes arrugues acaben tenint.
04:35
You have to take a snapshotinstantània of how people are now.
113
260000
2000
Has de basar-te en dades de com és la gent ara.
04:37
And what you find is, of coursecurs,
114
262000
2000
I el que trobes, evidentment, és
04:39
people who eatmenjar vegverdures and oliveOliva oiloli have fewermenys skinpell wrinklesarrugues.
115
264000
3000
que la gent que menja vegetals i oli d'oliva tenen menys arrugues.
04:42
But that's because people who eatmenjar fruitfruita and vegverdures and oliveOliva oiloli,
116
267000
3000
Però això és perquè la gent que menja fruites, vegetals i oli d'oliva
04:45
they're freaksmonstres, they're not normalnormal, they're like you;
117
270000
3000
són rarets, no són normals, són com vosaltres;
04:48
they come to eventsesdeveniments like this.
118
273000
2000
vénen a actes com aquests.
04:50
They are poshelegant, they're wealthyrics, they're lessmenys likelyprobablement to have outdoorl'aire lliure jobstreballs,
119
275000
3000
Són elegants, són rics, és menys probable que treballin a l'aire lliure,
04:53
they're lessmenys likelyprobablement to do manualmanual labortreball,
120
278000
2000
menys probable que facin treball manual,
04:55
they have better socialsocial supportsuport, they're lessmenys likelyprobablement to smokefum --
121
280000
2000
tenen un suport social millor, és menys probable que fumin,
04:57
so for a wholetot hosthost of fascinatingfascinant, interlockingenclavament
122
282000
2000
així que per un nombre enorme de raons fascinants,
04:59
socialsocial, politicalpolític and culturalcultural reasonsraons,
123
284000
2000
socials, polítiques i culturals,
05:01
they are lessmenys likelyprobablement to have skinpell wrinklesarrugues.
124
286000
2000
és menys probable que tinguin arrugues.
05:03
That doesn't mean that it's the vegetablesverdures or the oliveOliva oiloli.
125
288000
2000
Això no vol dir que sigui a causa de les verdures o l'oli d'oliva.
05:05
(LaughterRiure)
126
290000
2000
(Rialles)
05:07
So ideallyidealment what you want to do is a trialjudici.
127
292000
3000
Així que l'ideal seria fer una prova.
05:10
And everybodytothom thinkspensa they're very familiarfamiliar with the ideaidea of a trialjudici.
128
295000
2000
I tothom pensa que coneix bé en què consisteix una prova.
05:12
TrialsAssaigs are very oldvell. The first trialjudici was in the BibleBíblia -- DanielDaniel 1:12.
129
297000
3000
Les proves són molt antigues. La primera està a la Bíblia, a Daniel 1:12.
05:15
It's very straightforwardsenzill -- you take a bunchgrup of people, you splitdividir them in halfla meitat,
130
300000
2000
És molt fàcil: agafes un munt de gent, la divideixes per la meitat,
05:17
you treattractar one groupgrup one way, you treattractar the other groupgrup the other way,
131
302000
2000
tractes un grup d'una manera, i tractes l'altre grup d'una altra manera,
05:19
and a little while latermés tard, you followseguir them up
132
304000
2000
i una mica després, els fas un seguiment
05:21
and see what happenedsucceït to eachcadascun of them.
133
306000
2000
i veus què els ha passat a cadascun d'ells.
05:23
So I'm going to tell you about one trialjudici,
134
308000
2000
Us explicaré una prova,
05:25
whichquin is probablyProbablement the mostla majoria well-reportedben comunicat trialjudici
135
310000
2000
que segurament ha sigut la més ben seguida
05:27
in the U.K. newsnotícies mediamitjans de comunicació over the pastpassat decadedècada.
136
312000
2000
per tots els mitjans del Regne Unit en la última dècada.
05:29
And this is the trialjudici of fishpeix oiloli pillspíndoles.
137
314000
2000
I és la prova de les píndoles d'oli de peix.
05:31
And the claimreclamació was fishpeix oiloli pillspíndoles improvemillorar schoolescola performancerendiment and behaviorcomportament
138
316000
2000
Deien que les píndoles d'oli de peix milloren els resultats escolars
05:33
in mainstreammainstream childrennens.
139
318000
2000
i el comportament en la majoria de nens.
05:35
And they said, "We'veHem donefet a trialjudici.
140
320000
2000
Van dir: "Hem fet una prova.
05:37
All the previousanterior trialsassaigs were positivepositiu, and we know this one'sun gonna be too."
141
322000
2000
Les proves anteriors han estat positives, i sabem que aquesta també ho serà".
05:39
That should always ringanell alarmalarma bellscampanes.
142
324000
2000
Això sempre hauria de fer sonar l'alarma.
05:41
Because if you alreadyja know the answerresposta to your trialjudici, you shouldn'tno be doing one.
143
326000
3000
Perquè si ja saps el resultat d'una prova, no l'hauries de fer.
05:44
EitherQualsevol you've riggedaparellat it by designdisseny,
144
329000
2000
O bé l'has manipulat en dissenyar-la,
05:46
or you've got enoughsuficient datadades so there's no need to randomizerandomize people anymoremés.
145
331000
3000
o és que ja tens prou dades com per a no fer falta provar-ho en més gent.
05:49
So this is what they were going to do in theirels seus trialjudici.
146
334000
3000
Això és el que farien en la seva prova.
05:52
They were takingpresa 3,000 childrennens,
147
337000
2000
Agafarien 3.000 nens,
05:54
they were going to give them all these hugeenorme fishpeix oiloli pillspíndoles,
148
339000
2000
els donarien totes aquestes píndoles enormes d'oli de peix,
05:56
sixsis of them a day,
149
341000
2000
sis per dia,
05:58
and then a yearcurs latermés tard, they were going to measuremesurar theirels seus schoolescola examexamen performancerendiment
150
343000
3000
i, un any després, mesurarien els resultats dels seus exàmens escolars
06:01
and comparecomparar theirels seus schoolescola examexamen performancerendiment
151
346000
2000
i compararien els resultats dels exàmens
06:03
againsten contra what they predictedpredir theirels seus examexamen performancerendiment would have been
152
348000
2000
amb els resultats que ells havien previst que obtindrien
06:05
if they hadn'tno ho havia fet had the pillspíndoles.
153
350000
3000
si no haguessin pres les píndoles.
06:08
Now can anybodyningú spotlloc a flawdefecte in this designdisseny?
154
353000
3000
Algú pot veure l'error en el seu disseny?
06:11
And no professorsprofessors of clinicalclínic trialjudici methodologymetodologia
155
356000
3000
I si sou professors de metodologia d'assaigs clínics
06:14
are allowedpermès to answerresposta this questionpregunta.
156
359000
2000
no contesteu la pregunta.
06:16
So there's no controlcontrol; there's no controlcontrol groupgrup.
157
361000
2000
Doncs que no hi ha cap control; no hi ha grup de control.
06:18
But that soundssons really techieaficionat a la tecnologia.
158
363000
2000
Però això sona massa científic.
06:20
That's a technicaltècnic termterme.
159
365000
2000
És un terme tècnic.
06:22
The kidsnens got the pillspíndoles, and then theirels seus performancerendiment improvedmillorat.
160
367000
2000
Els nens van prendre les píndoles, i els seus resultats van millorar.
06:24
What elsealtra cosa could it possiblypossiblement be if it wasn'tno ho era the pillspíndoles?
161
369000
3000
Què més podria ser, excepte les píndoles?
06:27
They got oldermés vell. We all developdesenvolupar over time.
162
372000
3000
Es van fer grans. Tots ens anem desenvolupant.
06:30
And of coursecurs, alsotambé there's the placeboplacebo effectefecte.
163
375000
2000
Per descomptat, també hi ha l'efecte placebo.
06:32
The placeboplacebo effectefecte is one of the mostla majoria fascinatingfascinant things in the wholetot of medicinemedicina.
164
377000
2000
L'efecte placebo és una de les coses més fascinants de tota la medicina.
06:34
It's not just about takingpresa a pillpíndola, and your performancerendiment and your paindolor gettingaconseguint better.
165
379000
3000
No és només que, per prendre una píndola, millori el teu estat o els teus resultats.
06:37
It's about our beliefscreences and expectationsexpectatives.
166
382000
2000
Es tracta de les nostres creences i expectatives.
06:39
It's about the culturalcultural meaningsignificat of a treatmenttractament.
167
384000
2000
Es tracta del significat cultural d'un tractament.
06:41
And this has been demonstrateddemostrat in a wholetot raftbassa of fascinatingfascinant studiesestudis
168
386000
3000
I això s'ha demostrat en un munt d'estudis fascinants
06:44
comparingcomparant one kindamable of placeboplacebo againsten contra anotherun altre.
169
389000
3000
que comparen un tipus de placebo amb un altre.
06:47
So we know, for exampleexemple, that two sugarsucre pillspíndoles a day
170
392000
2000
Sabem, per exemple, que dues píndoles de sucre al dia
06:49
are a more effectiveeficaç treatmenttractament for gettingaconseguint rideliminar of gastricgàstric ulcersúlceres
171
394000
2000
són un tractament més efectiu per lliurar-se de les úlceres gàstriques
06:51
than one sugarsucre pillpíndola.
172
396000
2000
que una píndola de sucre.
06:53
Two sugarsucre pillspíndoles a day beatsbatecs one sugarsucre pillpíndola a day.
173
398000
2000
Dues píndoles de sucre al dia són millors que una píndola.
06:55
And that's an outrageousescandalosament and ridiculousridícul findingtrobar, but it's trueveritat.
174
400000
3000
És una troballa indignant i ridícula, però certa.
06:58
We know from threetres differentdiferent studiesestudis on threetres differentdiferent typestipus of paindolor
175
403000
2000
Sabem per tres estudis diferents en tres tipus de dolor diferent
07:00
that a saltwaterd'aigua salada injectioninjecció is a more effectiveeficaç treatmenttractament for paindolor
176
405000
3000
que una injecció d'aigua salada és més efectiva per tractar el dolor
07:03
than takingpresa a sugarsucre pillpíndola, takingpresa a dummyManiquí pillpíndola that has no medicinemedicina in it --
177
408000
4000
que una píndola de sucre, una píndola de mentida sense cap medicament,
07:07
not because the injectioninjecció or the pillspíndoles do anything physicallyfísicament to the bodycos,
178
412000
3000
no perquè la injecció o les píndoles facin res físicament al cos,
07:10
but because an injectioninjecció feelsse sent like a much more dramaticDramàtic interventionintervenció.
179
415000
3000
sinó perquè una injecció sembla una intervenció molt més dràstica.
07:13
So we know that our beliefscreences and expectationsexpectatives
180
418000
2000
Sabem que les nostres creences i expectatives
07:15
can be manipulatedmanipulats,
181
420000
2000
poden ser manipulades,
07:17
whichquin is why we do trialsassaigs
182
422000
2000
i és per això que fem proves
07:19
where we controlcontrol againsten contra a placeboplacebo --
183
424000
2000
on comparem amb un placebo,
07:21
where one halfla meitat of the people get the realreal treatmenttractament
184
426000
2000
on a la meitat de gent se'ls dóna un tractament real
07:23
and the other halfla meitat get placeboplacebo.
185
428000
2000
i a l'altra meitat els donen un placebo.
07:25
But that's not enoughsuficient.
186
430000
3000
Però no n'hi ha prou amb això.
07:28
What I've just shownmostrat you are examplesexemples of the very simplesenzill and straightforwardsenzill waysmaneres
187
433000
3000
El que us he ensenyat són exemples de les maneres tan senzilles i directes
07:31
that journalistsperiodistes and foodmenjar supplementsuplement pillpíndola peddlersvenedors ambulants
188
436000
2000
en què periodistes, venedors de píndoles suplementàries
07:33
and naturopathsnaturòpates
189
438000
2000
i naturòpates
07:35
can distortdistorsionar evidenceevidència for theirels seus ownpropi purposesfinalitats.
190
440000
3000
poden distorsionar les dades pels seus propòsits.
07:38
What I find really fascinatingfascinant
191
443000
2000
El que em sembla més fascinant
07:40
is that the pharmaceuticalfarmacèutica industryindústria
192
445000
2000
és que la indústria farmacèutica
07:42
usesusos exactlyexactament the samemateix kindstipus of trickstrucs and devicesdispositius,
193
447000
2000
utilitza exactament el mateix tipus de trucs i enganys,
07:44
but slightlylleugerament more sophisticatedsofisticat versionsversions of them,
194
449000
3000
però amb versions una mica més sofisticades,
07:47
in orderordre to distortdistorsionar the evidenceevidència that they give to doctorsmetges and patientspacients,
195
452000
3000
per tal de distorsionar les dades que donen a doctors i pacients,
07:50
and whichquin we use to make vitallyvital importantimportant decisionsdecisions.
196
455000
3000
i que nosaltres utilitzem per prendre decisions vitals.
07:53
So firstlyen primer lloc, trialsassaigs againsten contra placeboplacebo:
197
458000
2000
Primer, proves contra un placebo:
07:55
everybodytothom thinkspensa they know that a trialjudici should be
198
460000
2000
tothom creu que una prova hauria de ser
07:57
a comparisoncomparació of your newnou drugdroga againsten contra placeboplacebo.
199
462000
2000
una comparació del teu nou medicament amb un placebo.
07:59
But actuallyen realitat in a lot of situationssituacions that's wrongmal.
200
464000
2000
Però, de fet, en molt casos això no és cert.
08:01
Because oftensovint we alreadyja have a very good treatmenttractament that is currentlyactualment availabledisponible,
201
466000
3000
Perquè, sovint, ja disposem d'un bon tractament disponible,
08:04
so we don't want to know that your alternativealternativa newnou treatmenttractament
202
469000
2000
així que no ens interessa si el teu nou tractament alternatiu
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
és millor que res.
08:08
We want to know that it's better than the bestmillor currentlyactualment availabledisponible treatmenttractament that we have.
204
473000
3000
Volem saber si és millor que el millor tractament de què disposem actualment.
08:11
And yetencara, repeatedlyrepetidament, you consistentlycoherentment see people doing trialsassaigs
205
476000
3000
I malgrat això, repetidament veiem gent que encara fa proves
08:14
still againsten contra placeboplacebo.
206
479000
2000
comparant amb un placebo.
08:16
And you can get licensellicència to bringportar your drugdroga to marketmercat
207
481000
2000
I pots obtenir una llicència per treure la teva medicina al mercat
08:18
with only datadades showingmostrant that it's better than nothing,
208
483000
2000
amb dades que només mostren que és millor que no res,
08:20
whichquin is uselessinútil for a doctormetge like me tryingintentant to make a decisiondecisió.
209
485000
3000
la qual cosa és inútil per un metge com jo que vol prendre una decisió.
08:23
But that's not the only way you can rigplataforma your datadades.
210
488000
2000
Però aquesta no és l'única manera de manipular les dades.
08:25
You can alsotambé rigplataforma your datadades
211
490000
2000
També pots manipular dades
08:27
by makingelaboració the thing you comparecomparar your newnou drugdroga againsten contra
212
492000
2000
comparant la teva nova medicina amb una cosa
08:29
really rubbishescombraries.
213
494000
2000
realment inútil.
08:31
You can give the competingcompetir drugdroga in too lowbaix a dosedosi,
214
496000
2000
Pots donar una dosi massa baixa del medicament competidor,
08:33
so that people aren'tno ho són properlycorrectament treatedtractat.
215
498000
2000
perquè la gent no sigui tractada com cal.
08:35
You can give the competingcompetir drugdroga in too highalt a dosedosi,
216
500000
2000
Pots donar una dosi massa alta del medicament competidor,
08:37
so that people get sidecostat effectsefectes.
217
502000
2000
per causar efectes secundaris.
08:39
And this is exactlyexactament what happenedsucceït
218
504000
2000
I això és precisament el que va passar
08:41
whichquin antipsychoticantipsicòtic medicationmedicació for schizophreniaesquizofrènia.
219
506000
2000
amb una medicació antipsicòtica per a l'esquizofrènia.
08:43
20 yearsanys agofa, a newnou generationgeneració of antipsychoticantipsicòtic drugsdrogues were broughtportat in
220
508000
3000
Fa 20 anys, va aparèixer una nova generació de medicaments antipsicòtics
08:46
and the promisepromesa was that they would have fewermenys sidecostat effectsefectes.
221
511000
3000
i el que prometien era tenir menys efectes secundaris.
08:49
So people setconjunt about doing trialsassaigs of these newnou drugsdrogues
222
514000
2000
Així que es van començar a fer proves dels nous medicaments
08:51
againsten contra the oldvell drugsdrogues,
223
516000
2000
comparant-les amb els antics,
08:53
but they gaveva donar the oldvell drugsdrogues in ridiculouslyridículament highalt dosesdosis --
224
518000
2000
però van donar els medicaments antics en una dosi ridículament alta:
08:55
20 milligramsmil. ligrams a day of haloperidolHaloperidol.
225
520000
2000
20 mil·ligrams diaris d'haloperidol.
08:57
And it's a foregoneprevistos conclusionconclusió,
226
522000
2000
I és una conclusió previsible,
08:59
if you give a drugdroga at that highalt a dosedosi,
227
524000
2000
si dones un medicament en una dosi tan alta,
09:01
that it will have more sidecostat effectsefectes and that your newnou drugdroga will look better.
228
526000
3000
que causarà efectes secundaris i farà que el teu nou medicament quedi molt bé.
09:04
10 yearsanys agofa, historyhistòria repeatedrepetit itselfella mateixa, interestinglyinteressant,
229
529000
2000
Fa 10 anys, la història es va repetir
09:06
when risperidoneRisperidone, whichquin was the first of the new-generationnova generació antipscyhoticantipscyhotic drugsdrogues,
230
531000
3000
quan la patent de la risperidona, el primer d'aquests nous antipsicòtics,
09:09
cameva venir off copyrightcopyright, so anybodyningú could make copiescòpies.
231
534000
3000
va expirar, i tothom va poder copiar-la.
09:12
EverybodyTothom wanted to showespectacle that theirels seus drugdroga was better than risperidoneRisperidone,
232
537000
2000
Tothom volia demostrar que el seu medicament era millor que la risperidona,
09:14
so you see a bunchgrup of trialsassaigs comparingcomparant newnou antipsychoticantipsicòtic drugsdrogues
233
539000
3000
així que hi va haver un munt de proves de nous medicaments antipsicòtics
09:17
againsten contra risperidoneRisperidone at eightvuit milligramsmil. ligrams a day.
234
542000
2000
comparant-los amb 8 mil·ligrams diaris de risperidona.
09:19
Again, not an insaneboig dosedosi, not an illegalil·legal dosedosi,
235
544000
2000
De nou, no una dosi absurda, ni il·legal,
09:21
but very much at the highalt endfinal of normalnormal.
236
546000
2000
però molt més alta del normal.
09:23
And so you're boundlligat to make your newnou drugdroga look better.
237
548000
3000
Així segur que el teu nou medicament semblarà millor.
09:26
And so it's no surprisesorpresa that overallen general,
238
551000
3000
Per tant no és sorprenent que, en general,
09:29
industry-fundedfinançada per la indústria trialsassaigs
239
554000
2000
les proves finançades per la indústria
09:31
are fourquatre timestemps more likelyprobablement to give a positivepositiu resultresultat
240
556000
2000
donen quatre vegades més sovint resultats positius
09:33
than independentlymanera independent sponsoredpatrocinat trialsassaigs.
241
558000
3000
que les proves finançades de manera independent.
09:36
But -- and it's a biggran but --
242
561000
3000
Però... i és un gran però...
09:39
(LaughterRiure)
243
564000
2000
(Rialles)
09:41
it turnsgirs out,
244
566000
2000
resulta
09:43
when you look at the methodsmètodes used by industry-fundedfinançada per la indústria trialsassaigs,
245
568000
3000
que quan mires els mètodes utilitzats en proves de la indústria,
09:46
that they're actuallyen realitat better
246
571000
2000
de fet són millors
09:48
than independentlymanera independent sponsoredpatrocinat trialsassaigs.
247
573000
2000
que els de les proves independents.
09:50
And yetencara, they always managegestionar to to get the resultresultat that they want.
248
575000
3000
Així i tot, sempre se les arreglen per obtenir el resultat que desitgen.
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
Com pot ser?
09:55
How can we explainexplica this strangeestrany phenomenonfenomen?
250
580000
3000
Com es pot explicar aquest estrany fet?
09:58
Well it turnsgirs out that what happenspassa
251
583000
2000
Resulta que el que passa
10:00
is the negativenegatiu datadades goesva missingfalta in actionacció;
252
585000
2000
és que les dades negatives desapareixen en combat;
10:02
it's withheldretingut from doctorsmetges and patientspacients.
253
587000
2000
s'amaguen dels metges i dels pacients.
10:04
And this is the mostla majoria importantimportant aspectaspecte of the wholetot storyhistòria.
254
589000
2000
I aquest és l'aspecte més important de tota la història.
10:06
It's at the topsuperior of the pyramidpiràmide of evidenceevidència.
255
591000
2000
És el cim de la piràmide de l'evidència.
10:08
We need to have all of the datadades on a particularparticular treatmenttractament
256
593000
3000
Necessitem tenir totes les dades de cada tractament
10:11
to know whetherja sigui or not it really is effectiveeficaç.
257
596000
2000
per saber si és o no efectiu de debò.
10:13
And there are two differentdiferent waysmaneres that you can spotlloc
258
598000
2000
I hi ha dues maneres diferents de veure
10:15
whetherja sigui some datadades has gones'ha anat missingfalta in actionacció.
259
600000
2000
si hi ha dades desaparegudes en combat.
10:17
You can use statisticsestadístiques, or you can use storieshistòries.
260
602000
3000
Pots utilitzar estadístiques o històries.
10:20
I personallypersonalment preferpreferir statisticsestadístiques, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
Personalment prefereixo les estadístiques, per tant començaré amb elles.
10:22
This is something calledanomenat funnelembut plotparcel · la.
262
607000
2000
Això s'anomena gràfic en embut.
10:24
And a funnelembut plotparcel · la is a very cleverintel·ligent way of spottingtacat
263
609000
2000
I un gràfic en embut és una manera molt intel·ligent de veure
10:26
if smallpetit negativenegatiu trialsassaigs have disappeareddesaparegut, have gones'ha anat missingfalta in actionacció.
264
611000
3000
si petites proves negatives han desaparegut en combat.
10:29
So this is a graphgràfic of all of the trialsassaigs
265
614000
2000
És un gràfic de totes les proves
10:31
that have been donefet on a particularparticular treatmenttractament.
266
616000
2000
que s'han fet d'un tractament en concret.
10:33
And as you go up towardscap a the topsuperior of the graphgràfic,
267
618000
2000
Quan puges fins a dalt del gràfic,
10:35
what you see is eachcadascun dotpunt is a trialjudici.
268
620000
2000
veus que cada punt és una prova.
10:37
And as you go up, those are the biggermés gran trialsassaigs, so they'veells ho han fet got lessmenys errorerror in them.
269
622000
3000
En pujar, aquestes són proves més grans, amb menys grau d'error.
10:40
So they're lessmenys likelyprobablement to be randomlya l'atzar falsefals positivespositius, randomlya l'atzar falsefals negativesnegatius.
270
625000
3000
Per tant, són menys susceptibles de ser falsos positius o falsos negatius aleatoris.
10:43
So they all clusterclúster togetherjunts.
271
628000
2000
Així tots s'agrupen.
10:45
The biggran trialsassaigs are closermés a prop to the trueveritat answerresposta.
272
630000
2000
Les proves grans estan més a prop de la resposta real.
10:47
Then as you go furthermés lluny down at the bottomfons,
273
632000
2000
Si baixes cap a la base,
10:49
what you can see is, over on this sidecostat, the spuriousEspuri falsefals negativesnegatius,
274
634000
3000
el que trobes, en aquest costat, són falsos negatius espuris,
10:52
and over on this sidecostat, the spuriousEspuri falsefals positivespositius.
275
637000
2000
i en aquest costat, falsos positius espuris.
10:54
If there is publicationpublicació biasparcialitat,
276
639000
2000
Si hi ha un biaix de publicació,
10:56
if smallpetit negativenegatiu trialsassaigs have gones'ha anat missingfalta in actionacció,
277
641000
3000
si les petites proves negatives han desaparegut en combat,
10:59
you can see it on one of these graphsgràfics.
278
644000
2000
ho pots veure en un d'aquests gràfics.
11:01
So you can see here that the smallpetit negativenegatiu trialsassaigs
279
646000
2000
Aquí podeu veure que les petites proves negatives
11:03
that should be on the bottomfons left have disappeareddesaparegut.
280
648000
2000
que haurien de ser a baix a l'esquerra han desaparegut.
11:05
This is a graphgràfic demonstratingdemostrant the presencepresència of publicationpublicació biasparcialitat
281
650000
3000
Aquest gràfic demostra la presència d'un biaix de publicació
11:08
in studiesestudis of publicationpublicació biasparcialitat.
282
653000
2000
en estudis de biaixos de publicació.
11:10
And I think that's the funniestmés divertit epidemiologyepidemiologia jokebroma
283
655000
2000
I aquesta és la broma més graciosa de l'epidemiologia
11:12
that you will ever hearescoltar.
284
657000
2000
que sentireu mai.
11:14
That's how you can provedemostrar-ho it statisticallyestadísticament,
285
659000
2000
Així és com ho pots demostrar estadísticament,
11:16
but what about storieshistòries?
286
661000
2000
però què hi ha de les històries?
11:18
Well they're heinousatroç, they really are.
287
663000
2000
Doncs són atroces, de debò.
11:20
This is a drugdroga calledanomenat reboxetinereboxetine.
288
665000
2000
Hi ha un medicament anomenat reboxetina.
11:22
This is a drugdroga that I myselfjo mateix have prescribedprescrit to patientspacients.
289
667000
2000
És un medicament que jo mateix he receptat a pacients.
11:24
And I'm a very nerdynerd doctormetge.
290
669000
2000
I sóc un metge molt estudiós.
11:26
I hopeesperança I try to go out of my way to try and readllegir and understandentendre all the literatureliteratura.
291
671000
3000
Crec que intento fer tot el possible per llegir i entendre tota la bibliografia.
11:29
I readllegir the trialsassaigs on this. They were all positivepositiu. They were all well-conductedben dur a terme.
292
674000
3000
Vaig llegir-ne les proves. Totes eren positives. Totes estaven ben fetes.
11:32
I foundtrobat no flawdefecte.
293
677000
2000
No hi vaig trobar cap error.
11:34
UnfortunatelyPer desgràcia, it turnedconvertit out,
294
679000
2000
Per desgràcia, resulta
11:36
that manymolts of these trialsassaigs were withheldretingut.
295
681000
2000
que moltes d'aquestes proves s'havien amagat.
11:38
In factfet, 76 percentpercentatge
296
683000
2000
De fet, un 76%
11:40
of all of the trialsassaigs that were donefet on this drugdroga
297
685000
2000
de totes les proves realitzades sobre aquest medicament
11:42
were withheldretingut from doctorsmetges and patientspacients.
298
687000
2000
s'havien amagat dels metges i pacients.
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
Si hi penses,
11:46
if I tossedllançat a coinmoneda a hundredcent timestemps,
300
691000
2000
si llancés una moneda 100 vegades,
11:48
and I'm allowedpermès to withholdretenir from you
301
693000
2000
i pogués amagar-te'n
11:50
the answersrespostes halfla meitat the timestemps,
302
695000
2000
el resultat la meitat de vegades,
11:52
then I can convinceconvencer you
303
697000
2000
podria convèncer-te
11:54
that I have a coinmoneda with two headscaps.
304
699000
2000
que tinc una moneda amb dues cares.
11:56
If we removeeliminar halfla meitat of the datadades,
305
701000
2000
Si traiem la meitat de les dades,
11:58
we can never know what the trueveritat effectefecte sizemida of these medicinesmedicaments is.
306
703000
3000
mai podem saber quins són els efectes reals d'aquests medicaments.
12:01
And this is not an isolatedaïllat storyhistòria.
307
706000
2000
I aquesta no és una història aïllada.
12:03
Around halfla meitat of all of the trialjudici datadades on antidepressantsantidepressius has been withheldretingut,
308
708000
4000
Aproximadament la meitat de les dades d'assaigs d'antidepressius s'han amagat,
12:07
but it goesva way beyondmés enllà that.
309
712000
2000
però encara va més lluny.
12:09
The NordicNòrdics CochraneCochrane GroupGrup were tryingintentant to get a holdaguantar of the datadades on that
310
714000
2000
El Centre Cochrane Nòrdic volia aconseguir les dades sobre això
12:11
to bringportar it all togetherjunts.
311
716000
2000
per posar-ho tot junt.
12:13
The CochraneCochrane GroupsGrups are an internationalinternacional nonprofitsense ànim de lucre collaborationcol·laboració
312
718000
3000
Els grups Cochrane són una organització internacional sense ànim de lucre
12:16
that produceproduir systematicsistemàtica reviewsComentaris of all of the datadades that has ever been shownmostrat.
313
721000
3000
que fa revisions sistemàtiques de totes les dades aparegudes.
12:19
And they need to have accessaccés to all of the trialjudici datadades.
314
724000
3000
I necessiten poder accedir a totes les dades de les proves.
12:22
But the companiesempreses withheldretingut that datadades from them,
315
727000
3000
Però les companyies els amaguen dades,
12:25
and so did the EuropeanEuropeu MedicinesMedicaments AgencyAgència
316
730000
2000
i també ho va fer l'Agència Europea de Medicaments
12:27
for threetres yearsanys.
317
732000
2000
durant tres anys.
12:29
This is a problemproblema that is currentlyactualment lackingmancat a solutionsolució.
318
734000
3000
És un problema que ara mateix no té solució.
12:32
And to showespectacle how biggran it goesva, this is a drugdroga calledanomenat TamifluTamiflu,
319
737000
3000
Per mostrar fins on pot arribar, hi ha una medicina anomenada Tamiflu,
12:35
whichquin governmentsgoverns around the worldmón
320
740000
2000
en la qual governs de tot el món
12:37
have spentgastat billionsmilers de milions and billionsmilers de milions of dollarsdòlars on.
321
742000
2000
s'han gastat milions i milions de dòlars.
12:39
And they spendGastar that moneydiners on the promisepromesa
322
744000
2000
I s'han gastat els diners perquè els prometien
12:41
that this is a drugdroga whichquin will reducereduir the ratetaxa
323
746000
2000
que aquesta medicina reduiria la quantitat
12:43
of complicationscomplicacions with flugrip.
324
748000
2000
de complicacions de la grip.
12:45
We alreadyja have the datadades
325
750000
2000
Ja tenim les dades
12:47
showingmostrant that it reducesredueix the durationdurada of your flugrip by a fewpocs hourshores.
326
752000
2000
que mostren que redueix la durada de la grip en unes hores.
12:49
But I don't really carecura about that. GovernmentsGoverns don't carecura about that.
327
754000
2000
Però això no m'importa gaire. Als governs no els importa.
12:51
I'm very sorry if you have the flugrip, I know it's horriblehorrible,
328
756000
3000
Ho sento molt si tens la grip, sé que és horrible,
12:54
but we're not going to spendGastar billionsmilers de milions of dollarsdòlars
329
759000
2000
però no ens gastarem milions de dòlars
12:56
tryingintentant to reducereduir the durationdurada of your flugrip symptomssímptomes
330
761000
2000
per intentar reduir la durada dels símptomes de la teva grip
12:58
by halfla meitat a day.
331
763000
2000
en mig dia.
13:00
We prescribeprescriure these drugsdrogues, we stockpileemmagatzematge them for emergenciesemergències
332
765000
2000
Receptem aquestes medicines, les acumulem per a emergències,
13:02
on the understandingcomprensió that they will reducereduir the numbernúmero of complicationscomplicacions,
333
767000
2000
perquè se suposa que reduiran el nombre de complicacions,
13:04
whichquin meanssignifica pneumoniapneumònia and whichquin meanssignifica deathmort.
334
769000
3000
és a dir, la pneumònia i la mort.
13:07
The infectiousinfeccioses diseasesmalalties CochraneCochrane GroupGrup, whichquin are basedbasat in ItalyItàlia,
335
772000
3000
El Grup Cochrane de Malalties Infeccioses, amb seu a Itàlia,
13:10
has been tryingintentant to get
336
775000
2000
ha estat intentant aconseguir
13:12
the fullple datadades in a usableutilitzable formforma out of the drugdroga companiesempreses
337
777000
3000
totes les dades en forma utilitzable de les companyies farmacèutiques
13:15
so that they can make a fullple decisiondecisió
338
780000
3000
per poder prendre una decisió completa
13:18
about whetherja sigui this drugdroga is effectiveeficaç or not,
339
783000
2000
sobre si aquesta medicina és efectiva o no,
13:20
and they'veells ho han fet not been ablecapaç to get that informationinformació.
340
785000
3000
i no han pogut aconseguir aquesta informació.
13:23
This is undoubtedlysens dubte
341
788000
2000
Indubtablement, aquest és
13:25
the singlesolter biggestel més gran ethicalètic problemproblema
342
790000
3000
el problema ètic més important
13:28
facingenfrontant-se medicinemedicina todayavui.
343
793000
2000
a què s'enfronta avui la medicina.
13:30
We cannotno pot make decisionsdecisions
344
795000
3000
No podem prendre decisions
13:33
in the absenceabsència of all of the informationinformació.
345
798000
4000
en absència de tota la informació.
13:37
So it's a little bitpoc difficultdifícil from there
346
802000
3000
Així doncs, és una mica difícil
13:40
to spingirar in some kindamable of positivepositiu conclusionconclusió.
347
805000
4000
extreure alguna conclusió positiva d'això.
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
Però jo us diria:
13:48
I think that sunlightllum del sol
349
813000
3000
crec que la llum del sol
13:51
is the bestmillor disinfectantdesinfectant.
350
816000
2000
és el millor desinfectant.
13:53
All of these things are happeningpassant in plainplana sightmira,
351
818000
3000
Tot això està passant a plena vista,
13:56
and they're all protectedprotegit
352
821000
2000
i tot està protegit
13:58
by a forceforça fieldcamp of tediousnesstedi.
353
823000
3000
per un camp de força de tedi.
14:01
And I think, with all of the problemsproblemes in scienceciència,
354
826000
2000
I crec que, amb tots els problemes de la ciència,
14:03
one of the bestmillor things that we can do
355
828000
2000
una de les millors coses que podem fer
14:05
is to liftascensor up the lidtapa,
356
830000
2000
és aixecar la tapadora,
14:07
fingerdit around in the mechanicsmecànica and peercompany in.
357
832000
2000
remenar la mecànica i fer-hi un cop d'ull.
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
Moltes gràcies.
14:11
(ApplauseAplaudiments)
359
836000
3000
(Aplaudiments)

▲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

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee