TEDGlobal 2011
Ben Goldacre: Battling bad science
Ben Goldacre: Boj se špatnou vědou
Filmed:
Readability: 4.3
2,713,579 views
Každý den vídáme v novinách rady ohledně zdraví, ale jak poznáme, jestli jsou správné? Lékař a epidemiolog Ben Goldacre nám ukáže, expresně, jak důkazy lze zkreslit, od těch zřejmých slibů o výživě, až k těm subtilním trikům farmaceutických firem.
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
Tak já jsem lékař, ale nějak jsem sklouznul k výzkumu,
00:18
and now I'm an epidemiologist.
1
3000
2000
a tak nyní jsem epidemiolog.
00:20
And nobody really knows what epidemiology is.
2
5000
2000
A nikdo opravdu neví, co to epidemiologie je.
00:22
Epidemiology is the science of how we know in the real world
3
7000
3000
Epidemiologie je vědou, která se zabývá tím, jak poznat,
00:25
if something is good for you or bad for you.
4
10000
2000
co je pro nás dobré a co je pro nás špatné.
00:27
And it's best understood through example
5
12000
2000
A nejlépe to pochopíme na příkladu
00:29
as the science of those crazy, wacky newspaper headlines.
6
14000
5000
jako je věda těch bláznivých novinových titulků.
00:34
And these are just some of the examples.
7
19000
2000
A tohle je jenom několik příkladů.
00:36
These are from the Daily Mail. Every country in the world has a newspaper like this.
8
21000
3000
Tyto jsou z Daily Mail. Každý stát na světě má noviny, jako jsou tyto.
00:39
It has this bizarre, ongoing philosophical project
9
24000
3000
Jejich bizarním dlouhodobým filosofickým projektem
00:42
of dividing all the inanimate objects in the world
10
27000
2000
je rozdělení všech neživých věcí na světě
00:44
into the ones that either cause or prevent cancer.
11
29000
3000
do skupin podle toho, zda-li způsobují nebo předchází rakovině.
00:47
So here are some of the things they said cause cancer recently:
12
32000
2000
Takže zde jsou některé z věcí, které prý způsobují rakovinu:
00:49
divorce, Wi-Fi, toiletries and coffee.
13
34000
2000
rozvod, Wi-Fi, toaletní potřeby a káva.
00:51
Here are some of the things they say prevents cancer:
14
36000
2000
Zde jsou některé věci, o kterých říkají, že předchází rakovině:
00:53
crusts, red pepper, licorice and coffee.
15
38000
2000
krusty, paprika, lékořice a káva.
00:55
So already you can see there are contradictions.
16
40000
2000
Již zde můžete vidět protichůdnost informací.
00:57
Coffee both causes and prevents cancer.
17
42000
2000
Káva současně způsobuje a předchází rakovině.
00:59
And as you start to read on, you can see
18
44000
2000
A jak budete pokračovat ve čtení, uvidíte,
01:01
that maybe there's some kind of political valence behind some of this.
19
46000
3000
že se za tímto možná skrývá nějaký druh politického vlivu.
01:04
So for women, housework prevents breast cancer,
20
49000
2000
Takže pro ženy - domácí práce předchází rakovině prsu,
01:06
but for men, shopping could make you impotent.
21
51000
3000
ale u mužů může nakupování zapříčinit impotenci.
01:09
So we know that we need to start
22
54000
3000
Takže víme, že musíme začít
01:12
unpicking the science behind this.
23
57000
3000
rozebírat vědu, která se za tímto skrývá.
01:15
And what I hope to show
24
60000
2000
A co vám doufám ukáži je,
01:17
is that unpicking dodgy claims,
25
62000
2000
že rozebírání těchto pochybných tvrzení,
01:19
unpicking the evidence behind dodgy claims,
26
64000
2000
rozebírání důkazů těchto pochybných tvrzení
01:21
isn't a kind of nasty carping activity;
27
66000
3000
není nějakým druhem zlomyslné kritické činnosti,
01:24
it's socially useful,
28
69000
2000
ale je společensky užitečné,
01:26
but it's also an extremely valuable
29
71000
2000
ale také je extrémně cenným
01:28
explanatory tool.
30
73000
2000
vysvětlovacím nástrojem.
01:30
Because real science is all about
31
75000
2000
Protože skutečná věda je o tom,
01:32
critically appraising the evidence for somebody else's position.
32
77000
2000
jak kriticky posoudit důkazy pro něčí postoj.
01:34
That's what happens in academic journals.
33
79000
2000
To je to, co se děje v akademických časopisech.
01:36
That's what happens at academic conferences.
34
81000
2000
To je to, co se děje na akademických konferencích.
01:38
The Q&A session after a post-op presents data
35
83000
2000
Sekce otázek a odpovědí následující po prezentaci
01:40
is often a blood bath.
36
85000
2000
faktů je často krvavá lázeň.
01:42
And nobody minds that. We actively welcome it.
37
87000
2000
A nikomu to nevadí. My to aktivně vítáme.
01:44
It's like a consenting intellectual S&M activity.
38
89000
3000
Je to jako schvalování intelektuálního sadomasochismu.
01:47
So what I'm going to show you
39
92000
2000
Takže, co se vám chystám ukázat,
01:49
is all of the main things,
40
94000
2000
jsou všechny důležité věci,
01:51
all of the main features of my discipline --
41
96000
2000
všechny hlavní rysy mého oboru -
01:53
evidence-based medicine.
42
98000
2000
medicíně založené na důkazech.
01:55
And I will talk you through all of these
43
100000
2000
A všechny tyto rysy vám vysvětlím
01:57
and demonstrate how they work,
44
102000
2000
a demonstruji, jak fungují,
01:59
exclusively using examples of people getting stuff wrong.
45
104000
3000
výhradně použitím příkladů lidí, kteří je používají špatně.
02:02
So we'll start with the absolute weakest form of evidence known to man,
46
107000
3000
Takže začneme s absolutně nejslabší formou důkazu známou lidstvu,
02:05
and that is authority.
47
110000
2000
a tou je autorita.
02:07
In science, we don't care how many letters you have after your name.
48
112000
3000
Ve vědě se nezajímáme o to, kolik písmen máte za jménem.
02:10
In science, we want to know what your reasons are for believing something.
49
115000
3000
Ve vědě chceme znát důvody toho, proč něčemu věříte.
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
Jak víte, že je pro nás něco dobré,
02:15
or bad for us?
51
120000
2000
nebo špatné?
02:17
But we're also unimpressed by authority,
52
122000
2000
Ale také na nás nedělá dojem autorita,
02:19
because it's so easy to contrive.
53
124000
2000
protože ta se dá velice snadno přikrášlit.
02:21
This is somebody called Dr. Gillian McKeith Ph.D,
54
126000
2000
Toto je někdo, kdo si říká Dr. Gillian McKeith Ph.D.,
02:23
or, to give her full medical title, Gillian McKeith.
55
128000
3000
nebo - abychom použili celý její lékařský titul - Gillian McKeith.
02:26
(Laughter)
56
131000
3000
(Smích)
02:29
Again, every country has somebody like this.
57
134000
2000
Každý stát má někoho jako je ona.
02:31
She is our TV diet guru.
58
136000
2000
Ona je náš TV guru přes stravování.
02:33
She has massive five series of prime-time television,
59
138000
3000
Natočila masivních pět sérií pořadů vysílaných v hlavním čase,
02:36
giving out very lavish and exotic health advice.
60
141000
3000
kde rozdává velice přepychové a exotické rady ohledně zdraví.
02:39
She, it turns out, has a non-accredited correspondence course Ph.D.
61
144000
3000
A jak se ukázalo, absolvovala neakreditovaný korespondenční
02:42
from somewhere in America.
62
147000
2000
Ph.D. program někde v Americe.
02:44
She also boasts that she's a certified professional member
63
149000
2000
Také se chlubí, že je certifikovaným profesionálním členem
02:46
of the American Association of Nutritional Consultants,
64
151000
2000
Americké asociace nutričních poradců,
02:48
which sounds very glamorous and exciting.
65
153000
2000
což zní velice okázale a poutavě.
02:50
You get a certificate and everything.
66
155000
2000
Dostanete certifikát a všechno kolem.
02:52
This one belongs to my dead cat Hetti. She was a horrible cat.
67
157000
2000
Tento patří mé mrtvé kočce Hetti. Byla to hrozná kočka.
02:54
You just go to the website, fill out the form,
68
159000
2000
Stačí jen navštívit jejich webové stránky, vyplnit formulář,
02:56
give them $60, and it arrives in the post.
69
161000
2000
zaplatit $60 a oni vám jej doručí poštou.
02:58
Now that's not the only reason that we think this person is an idiot.
70
163000
2000
Tohle není jediný důvod, proč si myslíme, že tato osoba je idiot.
03:00
She also goes and says things like,
71
165000
2000
Také říká věci jako to,
03:02
you should eat lots of dark green leaves,
72
167000
2000
že by jste měli jíst spousty tmavě zeleného listí,
03:04
because they contain lots of chlorophyll, and that will really oxygenate your blood.
73
169000
2000
protože obsahuje spoustu chlorofylu a ten vám dobře okysličí krev.
03:06
And anybody who's done school biology remembers
74
171000
2000
A každý, kdo ve škole absolvovat biologii, si pamatuje,
03:08
that chlorophyll and chloroplasts
75
173000
2000
že chlorofyl a chloroplasty
03:10
only make oxygen in sunlight,
76
175000
2000
produkují kyslík pouze ve slunečním světle
03:12
and it's quite dark in your bowels after you've eaten spinach.
77
177000
3000
a ve vašich vnitřnostech je docela tma poté, co sníte špenát.
03:15
Next, we need proper science, proper evidence.
78
180000
3000
Dále, potřebujeme řádnou vědu, řádné důkazy.
03:18
So, "Red wine can help prevent breast cancer."
79
183000
2000
"Červené víno může pomoct předcházet rakovině prsu."
03:20
This is a headline from the Daily Telegraph in the U.K.
80
185000
2000
Toto je titulek z Daily Telegraph ve Velké Británii.
03:22
"A glass of red wine a day could help prevent breast cancer."
81
187000
3000
"Sklenička červeného vína denně pomáhá předcházet rakovinu prsu."
03:25
So you go and find this paper, and what you find
82
190000
2000
Takže půjdete a co zjistíte je, že tento článek
03:27
is it is a real piece of science.
83
192000
2000
je skutečný kus vědy.
03:29
It is a description of the changes in one enzyme
84
194000
3000
Popisuje změny jednoho enzymu poté,
03:32
when you drip a chemical extracted from some red grape skin
85
197000
3000
co nakapete látku extrahovanou ze slupek červeného vína
03:35
onto some cancer cells
86
200000
2000
do rakovinných buněk
03:37
in a dish on a bench in a laboratory somewhere.
87
202000
3000
v misce na stole někde v laboratoři.
03:40
And that's a really useful thing to describe
88
205000
2000
A to je velice užitečná věc k popisu
03:42
in a scientific paper,
89
207000
2000
ve vědeckém článku,
03:44
but on the question of your own personal risk
90
209000
2000
ale na otázku ohledně vašeho osobního rizika
03:46
of getting breast cancer if you drink red wine,
91
211000
2000
získání rakovinu prsu - pokud pijete červené víno -
03:48
it tells you absolutely bugger all.
92
213000
2000
vám to nepoví absolutně nic.
03:50
Actually, it turns out that your risk of breast cancer
93
215000
2000
Ve skutečnosti se ukázalo, že riziko získání
03:52
actually increases slightly
94
217000
2000
rakoviny prsu se lehce zvýší
03:54
with every amount of alcohol that you drink.
95
219000
2000
s jakýmkoliv množstvím požitého alkoholu.
03:56
So what we want is studies in real human people.
96
221000
4000
Takže co chceme, jsou studie o skutečných lidech.
04:00
And here's another example.
97
225000
2000
A to je další příklad.
04:02
This is from Britain's leading diet and nutritionist in the Daily Mirror,
98
227000
3000
Toto je od britské expertky na stravu a výživu z Daily Mirror,
04:05
which is our second biggest selling newspaper.
99
230000
2000
což jsou naše druhé nejprodávanější noviny.
04:07
"An Australian study in 2001
100
232000
2000
"Australská studie z roku 2001
04:09
found that olive oil in combination with fruits, vegetables and pulses
101
234000
2000
zjistila, že olivový olej v kombinaci s ovocem, zeleninou a luštěninami
04:11
offers measurable protection against skin wrinklings."
102
236000
2000
nabízí měřitelnou ochranu proti zvrásněním kůže."
04:13
And then they give you advice:
103
238000
2000
A poté vám dají radu:
04:15
"If you eat olive oil and vegetables, you'll have fewer skin wrinkles."
104
240000
2000
"Pokud budete požívat olivový olej a zeleninu, budete mít méně vrásek."
04:17
And they very helpfully tell you how to go and find the paper.
105
242000
2000
A velice ochotně vám řeknou, jak můžete tento článek najít.
04:19
So you go and find the paper, and what you find is an observational study.
106
244000
3000
Když půjdete a najdete tento článek, zjistíte, že se jedná o pozorování.
04:22
Obviously nobody has been able
107
247000
2000
Samozřejmě nikdo nebyl schopen
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
vrátit se do roku 1930,
04:26
get all the people born in one maternity unit,
109
251000
3000
najít lidi narozené v jedné porodnici
04:29
and half of them eat lots of fruit and veg and olive oil,
110
254000
2000
a polovině přikázat jíst hodně ovoce, zeleniny a olivového oleje
04:31
and then half of them eat McDonald's,
111
256000
2000
a druhé polovině jíst u McDonald's,
04:33
and then we see how many wrinkles you've got later.
112
258000
2000
a poté porovnat, jak moc vrásek budou později mít.
04:35
You have to take a snapshot of how people are now.
113
260000
2000
Musíte si udělat obrázek o tom, jak lidé vypadají dnes.
04:37
And what you find is, of course,
114
262000
2000
A co zjistíte, je samozřejmě to,
04:39
people who eat veg and olive oil have fewer skin wrinkles.
115
264000
3000
že lidé kteří jí zeleninu a olivový olej mají méně vrásek.
04:42
But that's because people who eat fruit and veg and olive oil,
116
267000
3000
Ale to je jen kvůli tomu, že lidé kteří jedí ovoce, zeleninu a olivový olej
04:45
they're freaks, they're not normal, they're like you;
117
270000
3000
jsou podivíni, nejsou normální, jsou jako vy;
04:48
they come to events like this.
118
273000
2000
navštěvují události jako je tato.
04:50
They are posh, they're wealthy, they're less likely to have outdoor jobs,
119
275000
3000
Jsou nóbl, jsou bohatí, s menší pravděpodobností pracují venku,
04:53
they're less likely to do manual labor,
120
278000
2000
s menší pravděpodobností dělají manuální práci,
04:55
they have better social support, they're less likely to smoke --
121
280000
2000
mají lepší společenskou podporu, pravděpodobně méně kouří --
04:57
so for a whole host of fascinating, interlocking
122
282000
2000
takže kvůli spoustě fascinujícím, duchaplným,
04:59
social, political and cultural reasons,
123
284000
2000
společenským, politickým a kulturním důvodům
05:01
they are less likely to have skin wrinkles.
124
286000
2000
mají lepší předpoklady k menšímu počtu vrásek.
05:03
That doesn't mean that it's the vegetables or the olive oil.
125
288000
2000
Neznamená to, že je to zeleninou nebo olivovým olejem.
05:05
(Laughter)
126
290000
2000
(Smích)
05:07
So ideally what you want to do is a trial.
127
292000
3000
Takže ideálně chcete udělat zkoušku.
05:10
And everybody thinks they're very familiar with the idea of a trial.
128
295000
2000
A každý si myslí, že jsou obeznámeni s myšlenkou zkoušky.
05:12
Trials are very old. The first trial was in the Bible -- Daniel 1:12.
129
297000
3000
Zkoušky jsou velmi staré. První zkouška byla v Bibli -- Daniel 1:12.
05:15
It's very straightforward -- you take a bunch of people, you split them in half,
130
300000
2000
Je to velmi přímočaré - vezmete skupinu lidí, rozdělíte je na polovinu,
05:17
you treat one group one way, you treat the other group the other way,
131
302000
2000
k jedné se chováte jedním způsobem, k druhé jiným,
05:19
and a little while later, you follow them up
132
304000
2000
a o něco později je prozkoumáte
05:21
and see what happened to each of them.
133
306000
2000
a zjistíte, co se jim přihodilo.
05:23
So I'm going to tell you about one trial,
134
308000
2000
Teď vám povím o jedné zkoušce,
05:25
which is probably the most well-reported trial
135
310000
2000
která je pravděpodobně nejlépe rozšířenou zkouškou
05:27
in the U.K. news media over the past decade.
136
312000
2000
v britských mediích za poslední desetiletí.
05:29
And this is the trial of fish oil pills.
137
314000
2000
A je to zkouška tablet rybího oleje.
05:31
And the claim was fish oil pills improve school performance and behavior
138
316000
2000
Tvrzení bylo, že tablety rybího oleje zlepšují výsledky ve škole a chování
05:33
in mainstream children.
139
318000
2000
výsledky ve škole a chování u většiny dětí.
05:35
And they said, "We've done a trial.
140
320000
2000
A říkají, "Udělali jsme zkoušku.
05:37
All the previous trials were positive, and we know this one's gonna be too."
141
322000
2000
Všechny předchozí zkoušky byli pozitivní a mi víme, že tato bude také."
05:39
That should always ring alarm bells.
142
324000
2000
Tohle by vždy mělo znamenat varovný signál.
05:41
Because if you already know the answer to your trial, you shouldn't be doing one.
143
326000
3000
Protože pokud již znáte výsledek vaší zkoušky, neměli by jste žádnou dělat.
05:44
Either you've rigged it by design,
144
329000
2000
Buď jste ji úmyslně zmanipulovali,
05:46
or you've got enough data so there's no need to randomize people anymore.
145
331000
3000
nebo máte dostatečné množství dat, že už nemusíte zkoumat další lidi.
05:49
So this is what they were going to do in their trial.
146
334000
3000
Takže to, co udělali při této zkoušce bylo,
05:52
They were taking 3,000 children,
147
337000
2000
že vzali 3 000 dětí,
05:54
they were going to give them all these huge fish oil pills,
148
339000
2000
dávali jim tyhle obrovské tablety rybího oleje,
05:56
six of them a day,
149
341000
2000
6 denně,
05:58
and then a year later, they were going to measure their school exam performance
150
343000
3000
a o rok později změřili jejich úspěchy ve škole
06:01
and compare their school exam performance
151
346000
2000
a porovnali je s předpokladem,¨
06:03
against what they predicted their exam performance would have been
152
348000
2000
jak by měli jejich školní úspěchy vypadat,
06:05
if they hadn't had the pills.
153
350000
3000
kdyby rybí olej nebrali.
06:08
Now can anybody spot a flaw in this design?
154
353000
3000
Vidí v tom kdokoliv z vás nějakou chybu?
06:11
And no professors of clinical trial methodology
155
356000
3000
A žádní profesoři metodologie klinických zkoušek
06:14
are allowed to answer this question.
156
359000
2000
nesmí odpovídat na tuto otázku.
06:16
So there's no control; there's no control group.
157
361000
2000
Není zde žádná kontrola, žádná kontrolní skupina.
06:18
But that sounds really techie.
158
363000
2000
Ale to zní moc technicky.
06:20
That's a technical term.
159
365000
2000
Je to technický pojem.
06:22
The kids got the pills, and then their performance improved.
160
367000
2000
Děcka dostanou tablety a jejich výkon se zlepší.
06:24
What else could it possibly be if it wasn't the pills?
161
369000
3000
Co jiného, než tabletky by to mohlo způsobit?
06:27
They got older. We all develop over time.
162
372000
3000
Zestárnou. Všichni se v čase vyvíjíme.
06:30
And of course, also there's the placebo effect.
163
375000
2000
A samozřejmě je zde také placebo efekt.
06:32
The placebo effect is one of the most fascinating things in the whole of medicine.
164
377000
2000
Placebo efekt je jeden z nejzajímavějších věcí celé medicíny.
06:34
It's not just about taking a pill, and your performance and your pain getting better.
165
379000
3000
Není to jen o tom, že si vezeme tabletku a váš výkon nebo bolest se zlepší.
06:37
It's about our beliefs and expectations.
166
382000
2000
Je to o našich víře a očekávání.
06:39
It's about the cultural meaning of a treatment.
167
384000
2000
Je to o kulturním významu léčby.
06:41
And this has been demonstrated in a whole raft of fascinating studies
168
386000
3000
A tohle bylo demonstrováno v celé řadě fascinujících studií
06:44
comparing one kind of placebo against another.
169
389000
3000
porovnávající jeden druh placeba s jiným.
06:47
So we know, for example, that two sugar pills a day
170
392000
2000
Takže víme, že například dvě tablety cukru denně
06:49
are a more effective treatment for getting rid of gastric ulcers
171
394000
2000
jsou efektivnější léčbou žaludečních vředů
06:51
than one sugar pill.
172
396000
2000
než jedna tableta cukru.
06:53
Two sugar pills a day beats one sugar pill a day.
173
398000
2000
Dvě tablety cukru denně porazí jednu tabletu cukru denně.
06:55
And that's an outrageous and ridiculous finding, but it's true.
174
400000
3000
A to je skandální a směšné zjištěni, ale je to tak.
06:58
We know from three different studies on three different types of pain
175
403000
2000
Známe tři různé studie tří různých druhů bolesti,
07:00
that a saltwater injection is a more effective treatment for pain
176
405000
3000
pro které jsou injekce se slanou vodou efektivnější léčbou
07:03
than taking a sugar pill, taking a dummy pill that has no medicine in it --
177
408000
4000
než tablety s cukrem, požívání prázdné tablety, která neobsahuje žádnou medicínu -
07:07
not because the injection or the pills do anything physically to the body,
178
412000
3000
a není to tím, že injekce ani tablety nemají žádný vliv na vaše tělo,
07:10
but because an injection feels like a much more dramatic intervention.
179
415000
3000
ale proto, že injekce vypadá jako mnohem dramatičtější zákrok.
07:13
So we know that our beliefs and expectations
180
418000
2000
Takže víme, že naše víra a očekávání
07:15
can be manipulated,
181
420000
2000
jsou manipulovatelné,
07:17
which is why we do trials
182
422000
2000
což je důvod proč děláme zkoušky,
07:19
where we control against a placebo --
183
424000
2000
kde je placebo kontrolou -
07:21
where one half of the people get the real treatment
184
426000
2000
kde polovina lidí dostane skutečnou léčbu
07:23
and the other half get placebo.
185
428000
2000
a druhá polovina placebo.
07:25
But that's not enough.
186
430000
3000
Ale to nestačí.
07:28
What I've just shown you are examples of the very simple and straightforward ways
187
433000
3000
Co jsem vám zrovna ukázal jsou příklady velice jednoduchých a přímočarých způsobů,
07:31
that journalists and food supplement pill peddlers
188
436000
2000
jak novináři a podomní obchodníci s potravinovými doplňky
07:33
and naturopaths
189
438000
2000
a vyznavači přírodní medicíny
07:35
can distort evidence for their own purposes.
190
440000
3000
mohou převrátit důkazy na svou stranu.
07:38
What I find really fascinating
191
443000
2000
Co mi připadá fascinující,
07:40
is that the pharmaceutical industry
192
445000
2000
je to, jak farmaceutický průmysl
07:42
uses exactly the same kinds of tricks and devices,
193
447000
2000
používá přesně ty stejné druhy triků a nástrojů,
07:44
but slightly more sophisticated versions of them,
194
449000
3000
ale v trošku více sofistikovaném provedení,
07:47
in order to distort the evidence that they give to doctors and patients,
195
452000
3000
aby změnil důkazy, které dává doktorům a pacientům,
07:50
and which we use to make vitally important decisions.
196
455000
3000
a které používáme během důležitých zdravotních rozhodnutí.
07:53
So firstly, trials against placebo:
197
458000
2000
Takže nejprve zkoušky s placebem:
07:55
everybody thinks they know that a trial should be
198
460000
2000
každý si myslí, že ví jak, že by zkouška měla být
07:57
a comparison of your new drug against placebo.
199
462000
2000
porovnáním vašeho nového léku s placebem.
07:59
But actually in a lot of situations that's wrong.
200
464000
2000
Ale ve skutečnosti je to v mnoha situacích špatně.
08:01
Because often we already have a very good treatment that is currently available,
201
466000
3000
Protože většinou již máme v současnosti dostupnou velmi dobrou léčbu,
08:04
so we don't want to know that your alternative new treatment
202
469000
2000
takže nechceme znát, jeslti naše nová alternativa
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
léčby lepší než nic.
08:08
We want to know that it's better than the best currently available treatment that we have.
204
473000
3000
Chceme vědět, jestli není lepší než ta v současnosti dostupná.
08:11
And yet, repeatedly, you consistently see people doing trials
205
476000
3000
A zatím opakovaně a důsledně vídáme lidi
08:14
still against placebo.
206
479000
2000
dělat zkoušky s placebem.
08:16
And you can get license to bring your drug to market
207
481000
2000
A můžete získat licenci k začlenění vašeho léku na trh
08:18
with only data showing that it's better than nothing,
208
483000
2000
pouze s daty ukazujícími, že váš lék je lepší než nic,
08:20
which is useless for a doctor like me trying to make a decision.
209
485000
3000
což je pro doktory jako jsem já zbytečné při rozhodování.
08:23
But that's not the only way you can rig your data.
210
488000
2000
Ale to není jediný způsob, jak můžete upravit data.
08:25
You can also rig your data
211
490000
2000
Můžete také pozměnit vaše data
08:27
by making the thing you compare your new drug against
212
492000
2000
tím, že váš nový lék porovnáte
08:29
really rubbish.
213
494000
2000
s úplně špatným lékem.
08:31
You can give the competing drug in too low a dose,
214
496000
2000
Můžete podávat kontrolní lék v příliš malých dávkách,
08:33
so that people aren't properly treated.
215
498000
2000
takže lidé vlastně nejsou správně léčeni.
08:35
You can give the competing drug in too high a dose,
216
500000
2000
Můžete podávat kontrolní lék v příliš velkých dávkách,
08:37
so that people get side effects.
217
502000
2000
takže lidé pocítí vedlejší účinky.
08:39
And this is exactly what happened
218
504000
2000
A tohle je přesně to, co se stalo
08:41
which antipsychotic medication for schizophrenia.
219
506000
2000
s antipsychotickou léčbou schizofrenie.
08:43
20 years ago, a new generation of antipsychotic drugs were brought in
220
508000
3000
Před 20 lety se objevila nová generace antipsychotických léků,
08:46
and the promise was that they would have fewer side effects.
221
511000
3000
která slibovala méně vedlejších účinků.
08:49
So people set about doing trials of these new drugs
222
514000
2000
Takže lidé začali porovnávat tyto nové léky
08:51
against the old drugs,
223
516000
2000
s těmi starými,
08:53
but they gave the old drugs in ridiculously high doses --
224
518000
2000
které ale podávali ve směšně velkých dávkách -
08:55
20 milligrams a day of haloperidol.
225
520000
2000
20 miligramů haloperidolu denně.
08:57
And it's a foregone conclusion,
226
522000
2000
A je předem jasné,
08:59
if you give a drug at that high a dose,
227
524000
2000
že pokud budete podávat lék v tak velkých dávkách,
09:01
that it will have more side effects and that your new drug will look better.
228
526000
3000
pak se objeví více vedlejších účinků a váš nový lék bude vypadat lépe.
09:04
10 years ago, history repeated itself, interestingly,
229
529000
2000
Před 10-ti lety se historie opakovala,
09:06
when risperidone, which was the first of the new-generation antipscyhotic drugs,
230
531000
3000
právě když risperidonu, což byl první z nové generace antipsychotických léků,
09:09
came off copyright, so anybody could make copies.
231
534000
3000
vypršela autorská práva a každý tak mohl dělat jeho kopie.
09:12
Everybody wanted to show that their drug was better than risperidone,
232
537000
2000
Každý chtěl ukázat, že je jejich nový lék lepší než risperidon,
09:14
so you see a bunch of trials comparing new antipsychotic drugs
233
539000
3000
takže došlo k sérii zkoušek porovnávajících nové antipsychotické léky
09:17
against risperidone at eight milligrams a day.
234
542000
2000
s risperidonem v dávkách 8 mg denně.
09:19
Again, not an insane dose, not an illegal dose,
235
544000
2000
Znovu, nejedná se o šílenou dávku, nejedná se o nelegální dávku,
09:21
but very much at the high end of normal.
236
546000
2000
ale o dávku na velmi vysokém konci normálu.
09:23
And so you're bound to make your new drug look better.
237
548000
3000
A nezbytně se ukáže že váš lék vypadá lépe.
09:26
And so it's no surprise that overall,
238
551000
3000
A tak nakonec není překvapivé,
09:29
industry-funded trials
239
554000
2000
že zkoušky financované průmyslem
09:31
are four times more likely to give a positive result
240
556000
2000
mají 4x větší pravděpodobnost positivního výsledku
09:33
than independently sponsored trials.
241
558000
3000
než nezávisle sponzorované zkoušky.
09:36
But -- and it's a big but --
242
561000
3000
Ale - a je to obrovské ale -
09:39
(Laughter)
243
564000
2000
(Smích)
09:41
it turns out,
244
566000
2000
ukázalo se, že když
09:43
when you look at the methods used by industry-funded trials,
245
568000
3000
se podíváte na metody používané u průmyslem financovaných zkoušek,
09:46
that they're actually better
246
571000
2000
že jsou ve skutečnosti lepší
09:48
than independently sponsored trials.
247
573000
2000
než nezávisle sponzorované zkoušky.
09:50
And yet, they always manage to to get the result that they want.
248
575000
3000
A i přesto se jim vždy podaří získat výsledky, jaké chtějí.
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
Takže jak to funguje?
09:55
How can we explain this strange phenomenon?
250
580000
3000
Jak můžeme vysvětlit tento podivný jev?
09:58
Well it turns out that what happens
251
583000
2000
Ukázalo se, že se děje to,
10:00
is the negative data goes missing in action;
252
585000
2000
že negativní data se během procesu ztrácí;
10:02
it's withheld from doctors and patients.
253
587000
2000
jsou doktorům a pacientům odepřena.
10:04
And this is the most important aspect of the whole story.
254
589000
2000
A to je ten nejdůležitější aspekt celého příběhu.
10:06
It's at the top of the pyramid of evidence.
255
591000
2000
Toto stojí na vrcholu pyramidy důkazů.
10:08
We need to have all of the data on a particular treatment
256
593000
3000
Potřebujeme znát všechna data o konkrétní léčbě,
10:11
to know whether or not it really is effective.
257
596000
2000
abychom věděli, zda-li je, či není skutečně efektivní.
10:13
And there are two different ways that you can spot
258
598000
2000
A existují 2 různé způsoby, jak můžete zjistit,
10:15
whether some data has gone missing in action.
259
600000
2000
zda se nějaká data ztrácí během procesu.
10:17
You can use statistics, or you can use stories.
260
602000
3000
Můžete použít statistiku, nebo příběhy.
10:20
I personally prefer statistics, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
Osobně preferuji statistiku, takže se podívejme nejprve na ni.
10:22
This is something called funnel plot.
262
607000
2000
Toto je něco, co nazýváme trychtýřovitý graf.
10:24
And a funnel plot is a very clever way of spotting
263
609000
2000
Jedná se o velice chytrý způsob, jak poznat,
10:26
if small negative trials have disappeared, have gone missing in action.
264
611000
3000
jestli se malé množství negativních zkoušek ztrácí.
10:29
So this is a graph of all of the trials
265
614000
2000
Toto je graf všech zkoušek,
10:31
that have been done on a particular treatment.
266
616000
2000
které byli vykonány na konkrétní léčbě.
10:33
And as you go up towards the top of the graph,
267
618000
2000
Jak jdete směrem k vrcholu grafu,
10:35
what you see is each dot is a trial.
268
620000
2000
pak každá tečka značí zkoušku.
10:37
And as you go up, those are the bigger trials, so they've got less error in them.
269
622000
3000
A jak jdete nahoru, jsou tyto zkoušky lepší, takže je v nich méně chyb.
10:40
So they're less likely to be randomly false positives, randomly false negatives.
270
625000
3000
Takže mohou být klamně positivní nebo negativní s menší pravděpodobností.
10:43
So they all cluster together.
271
628000
2000
Všechny se shlukují k sobě.
10:45
The big trials are closer to the true answer.
272
630000
2000
Velké zkoušky jsou blíže ke správné odpovědi.
10:47
Then as you go further down at the bottom,
273
632000
2000
Jak jdete níže ke dnu,
10:49
what you can see is, over on this side, the spurious false negatives,
274
634000
3000
můžete nad touto stranou klamné negativní výsledky
10:52
and over on this side, the spurious false positives.
275
637000
2000
a nad touto stranou klamné positivní výsledky.
10:54
If there is publication bias,
276
639000
2000
Pokud jsou zde nějaké zkreslení,
10:56
if small negative trials have gone missing in action,
277
641000
3000
pokud se malé negativní zkoušky ztratili během procesu,
10:59
you can see it on one of these graphs.
278
644000
2000
můžete to spatřit na těchto grafech.
11:01
So you can see here that the small negative trials
279
646000
2000
Takže zde můžete vidět, že malé negativní zkoušky,
11:03
that should be on the bottom left have disappeared.
280
648000
2000
které by měli být vlevo dole, zmizely.
11:05
This is a graph demonstrating the presence of publication bias
281
650000
3000
Toto je graf demonstrující přítomnost zkreslení
11:08
in studies of publication bias.
282
653000
2000
ve studiích o publikačním zkreslení.
11:10
And I think that's the funniest epidemiology joke
283
655000
2000
A myslím si, že je to ten nejlegračnější epidemiologický vtip,
11:12
that you will ever hear.
284
657000
2000
který kdy uslyšíte.
11:14
That's how you can prove it statistically,
285
659000
2000
Toto je způsob, jak to dokázat statisticky,
11:16
but what about stories?
286
661000
2000
ale co s příběhy?
11:18
Well they're heinous, they really are.
287
663000
2000
No ty jsou hanebné, opravdu jsou.
11:20
This is a drug called reboxetine.
288
665000
2000
Toto je lék zvaný reboxetin.
11:22
This is a drug that I myself have prescribed to patients.
289
667000
2000
Jedná se o lék, který jsem sám předepsal pacientům.
11:24
And I'm a very nerdy doctor.
290
669000
2000
A já jsem velice zvláštní lékař.
11:26
I hope I try to go out of my way to try and read and understand all the literature.
291
671000
3000
Doufám, že se snažím číst a chápat všechnu literaturu.
11:29
I read the trials on this. They were all positive. They were all well-conducted.
292
674000
3000
Četl jsem o něm zkoušky. Všechny byli positivní. Všechny byli dobře provedeny.
11:32
I found no flaw.
293
677000
2000
Nenašel jsem žádnou chybu.
11:34
Unfortunately, it turned out,
294
679000
2000
Naneštěstí se ukázalo,
11:36
that many of these trials were withheld.
295
681000
2000
že mnoho z těchto zkoušek bylo utajeno.
11:38
In fact, 76 percent
296
683000
2000
Ve skutečnosti 76%
11:40
of all of the trials that were done on this drug
297
685000
2000
všech zkoušek, které byli u tohoto léku provedeny,
11:42
were withheld from doctors and patients.
298
687000
2000
bylo doktorům a pacientům zatajeno.
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
Nyní když se zamyslíte,
11:46
if I tossed a coin a hundred times,
300
691000
2000
kdybych hodil 100x mincí -
11:48
and I'm allowed to withhold from you
301
693000
2000
a mohl vám zatajit
11:50
the answers half the times,
302
695000
2000
polovinu případů -
11:52
then I can convince you
303
697000
2000
pak vás můžu přesvědčit,
11:54
that I have a coin with two heads.
304
699000
2000
že mám minci s dvěma pannami.
11:56
If we remove half of the data,
305
701000
2000
Pokud odstraníme polovinu dat,
11:58
we can never know what the true effect size of these medicines is.
306
703000
3000
nikdy nemůžeme vědět, jaká je skutečná míra efektu těchto léků.
12:01
And this is not an isolated story.
307
706000
2000
A tohle není ojedinělý případ.
12:03
Around half of all of the trial data on antidepressants has been withheld,
308
708000
4000
Zhruba polovina dat u všech zkoušek antidepresiv byla zatajena,
12:07
but it goes way beyond that.
309
712000
2000
ale jde to dále.
12:09
The Nordic Cochrane Group were trying to get a hold of the data on that
310
714000
2000
Skupina Nordic Cochrane se pokoušela získat
12:11
to bring it all together.
311
716000
2000
tyto data a dát je všechna dohromady.
12:13
The Cochrane Groups are an international nonprofit collaboration
312
718000
3000
Cochrane Groups jsou mezinárodní nezisková společnosti,
12:16
that produce systematic reviews of all of the data that has ever been shown.
313
721000
3000
které vytváří systematické posudky všech dat, které byli kdy předvedeny.
12:19
And they need to have access to all of the trial data.
314
724000
3000
A potřebují mít přístup ke všem informacím o zkouškách.
12:22
But the companies withheld that data from them,
315
727000
3000
Ale společnosti před nimi tyto data zatajuje,
12:25
and so did the European Medicines Agency
316
730000
2000
a to dělala i European Medicines Agency
12:27
for three years.
317
732000
2000
po tři roky.
12:29
This is a problem that is currently lacking a solution.
318
734000
3000
Toto je problém, který v současnosti postrádá řešení.
12:32
And to show how big it goes, this is a drug called Tamiflu,
319
737000
3000
A abych ukázal, jak daleko to zašlo, toto je lék s názvem Tamiflu,
12:35
which governments around the world
320
740000
2000
za který vlády po celém světě
12:37
have spent billions and billions of dollars on.
321
742000
2000
utratili miliardy a miliardy dolarů.
12:39
And they spend that money on the promise
322
744000
2000
A utratili tyto peníze protože byl příslib,
12:41
that this is a drug which will reduce the rate
323
746000
2000
že se jedná o lék, který sníží míru
12:43
of complications with flu.
324
748000
2000
komplikací spojených s chřipkou.
12:45
We already have the data
325
750000
2000
Již máme data,
12:47
showing that it reduces the duration of your flu by a few hours.
326
752000
2000
ukazující, že zkrátí délku vaší chřipky o několik hodin.
12:49
But I don't really care about that. Governments don't care about that.
327
754000
2000
Ale na tom nám skutečně nezáleží. Vládám na tomto nezáleží.
12:51
I'm very sorry if you have the flu, I know it's horrible,
328
756000
3000
Velmi mě mrzí, jestli máte chřipku, vím je to hrozné,
12:54
but we're not going to spend billions of dollars
329
759000
2000
ale nebudeme utrácet miliardy dolarů
12:56
trying to reduce the duration of your flu symptoms
330
761000
2000
ve snaze zkrátit trvání příznaků vaší chřipky
12:58
by half a day.
331
763000
2000
o půl dne.
13:00
We prescribe these drugs, we stockpile them for emergencies
332
765000
2000
Předepisujeme tyto léky, shromažďujeme je pro případy nouze,
13:02
on the understanding that they will reduce the number of complications,
333
767000
2000
ve snaze zmírnit počet komplikací,
13:04
which means pneumonia and which means death.
334
769000
3000
které znamenají pneumonii a které znamenají smrt.
13:07
The infectious diseases Cochrane Group, which are based in Italy,
335
772000
3000
Skupina infekčních nemocí Cochrane Group, která sídlí v Itálii,
13:10
has been trying to get
336
775000
2000
se snažila získat
13:12
the full data in a usable form out of the drug companies
337
777000
3000
všechny informace v použitelné podobě od výrobců léčiv,
13:15
so that they can make a full decision
338
780000
3000
aby mohli učinil plné rozhodnutí o tom,
13:18
about whether this drug is effective or not,
339
783000
2000
zda-li je tento lék efektivní, či nikoliv,
13:20
and they've not been able to get that information.
340
785000
3000
a nebyli schopni tyto informace získat.
13:23
This is undoubtedly
341
788000
2000
To je nepochybně
13:25
the single biggest ethical problem
342
790000
3000
jeden z největších etických problému,
13:28
facing medicine today.
343
793000
2000
kterému dnešní medicína čelí.
13:30
We cannot make decisions
344
795000
3000
Nemůže učinit rozhodnutí,
13:33
in the absence of all of the information.
345
798000
4000
pokud neznáme všechny informace.
13:37
So it's a little bit difficult from there
346
802000
3000
Takže se stává obtížnějším
13:40
to spin in some kind of positive conclusion.
347
805000
4000
zajistit nějaký druh positivního závěru.
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
Ale řekl bych toto:
13:48
I think that sunlight
349
813000
3000
Myslím si, že sluneční světlo
13:51
is the best disinfectant.
350
816000
2000
je tou nejlepší dezinfekcí.
13:53
All of these things are happening in plain sight,
351
818000
3000
Všechny tyto věci se dějí před našimi zraky
13:56
and they're all protected
352
821000
2000
a všechny jsou chráněny
13:58
by a force field of tediousness.
353
823000
3000
silovým polem únavy a "zdlouhavosti".
14:01
And I think, with all of the problems in science,
354
826000
2000
Myslím si, že se všemi problémy ve vědě,
14:03
one of the best things that we can do
355
828000
2000
jednou z nejlepších věcí, kterou můžeme udělat,
14:05
is to lift up the lid,
356
830000
2000
je zvednout víko,
14:07
finger around in the mechanics and peer in.
357
832000
2000
ohmatat si mechanismy a zahledět se do nich.
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
Moc vám děkuji.
14:11
(Applause)
359
836000
3000
(Potlesk)
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