TEDGlobal 2011
Ben Goldacre: Battling bad science
Ben Goldance: Cuộc chiến chống khoa học gây hại
Filmed:
Readability: 4.3
2,713,579 views
Mỗi ngày có nhiều bài báo đưa ra lời khuyên mới về vấn đề sức khỏe, nhưng làm sao bạn biết chúng đúng hay không? Với tốc độ nhanh, bác sĩ kiêm nhà dịch tễ học Ben Goldacre sẽ cho chúng ta thấy cách mà những bằng chứng có thể bị bóp mép từ những báo cáo dinh dưỡng bị che mắt một cách rõ ràng cho đến những mẹo nhỏ trong ngành công nghiệp y dược.
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
Tôi vốn là một bác sĩ, nhưng lại chuyển sang làm nghiên cứu
00:18
and now I'm an epidemiologist.
1
3000
2000
và bây giờ tôi là nhà dịch tễ học.
00:20
And nobody really knows what epidemiology is.
2
5000
2000
Thực sự, không ai biết dịch tễ học là gì.
00:22
Epidemiology is the science of how we know in the real world
3
7000
3000
Dịch tễ học là ngành khoa học giúp chúng ta nhận biết trong thế giới thực tế
00:25
if something is good for you or bad for you.
4
10000
2000
điều gì tốt cho bạn hay xấu cho bạn.
00:27
And it's best understood through example
5
12000
2000
Và dịch tễ học được hiểu rõ nhất thông qua thí dụ
00:29
as the science of those crazy, wacky newspaper headlines.
6
14000
5000
khoa học với những tiêu đề điên rồ, quái gở.
00:34
And these are just some of the examples.
7
19000
2000
Và đây là vài ví dụ.
00:36
These are from the Daily Mail. Every country in the world has a newspaper like this.
8
21000
3000
Những ví dụ này lấy từ tờ Daily Mail. Mỗi quốc gia trên thế giới đều có một tờ báo như thế.
00:39
It has this bizarre, ongoing philosophical project
9
24000
3000
Nó đang tiến hành dự án kì quặc về triết học
00:42
of dividing all the inanimate objects in the world
10
27000
2000
nhằm phân chia những thứ vô tri vô giác trên thế giới
00:44
into the ones that either cause or prevent cancer.
11
29000
3000
thành những thứ có thể gây ra hoặc ngăn ngừa ung thư.
00:47
So here are some of the things they said cause cancer recently:
12
32000
2000
Vì vậy, đây là một số thứ gần đây người ta cho là gây ung thư:
00:49
divorce, Wi-Fi, toiletries and coffee.
13
34000
2000
ly hôn, Wi-Fi, đồ dùng làm vệ sinh và cà phê.
00:51
Here are some of the things they say prevents cancer:
14
36000
2000
Còn đây là vài thứ họ cho là ngăn ngừa ung thư:
00:53
crusts, red pepper, licorice and coffee.
15
38000
2000
vỏ cây, hạt tiêu, cam thảo và cà phê.
00:55
So already you can see there are contradictions.
16
40000
2000
Vậy ngay lập tức bạn có thể thấy có nhiều mâu thuẫn.
00:57
Coffee both causes and prevents cancer.
17
42000
2000
Cà phê vừa gây ra và vừa ngăn ngừa ung thư
00:59
And as you start to read on, you can see
18
44000
2000
Và khi quý vị bắt đầu đọc tiếp, quý vị có thể thấy
01:01
that maybe there's some kind of political valence behind some of this.
19
46000
3000
có một số vấn đề xung đột đằng sau bài báo này.
01:04
So for women, housework prevents breast cancer,
20
49000
2000
Và với phụ nữ, việc nhà ngăn ngừa ung thư vú,
01:06
but for men, shopping could make you impotent.
21
51000
3000
nhưng đối với nam giới, mua sắm có thể làm cho bạn liệt dương.
01:09
So we know that we need to start
22
54000
3000
Vậy, chúng ta biết cần phải bắt đầu
01:12
unpicking the science behind this.
23
57000
3000
làm rõ tính khoa học đằng sau những điều này.
01:15
And what I hope to show
24
60000
2000
Và những gì tôi muốn trình bày
01:17
is that unpicking dodgy claims,
25
62000
2000
là làm rõ những tuyên bố không đáng tin.
01:19
unpicking the evidence behind dodgy claims,
26
64000
2000
Việc làm rõ bằng chứng đằng sau những báo cáo không đáng tin này
01:21
isn't a kind of nasty carping activity;
27
66000
3000
không phải là hành động trách cứ ác ý;
01:24
it's socially useful,
28
69000
2000
về mặt xã hội nó có ích,
01:26
but it's also an extremely valuable
29
71000
2000
nó còn có giá trị
01:28
explanatory tool.
30
73000
2000
như một công cụ chú giải.
01:30
Because real science is all about
31
75000
2000
Bởi vì khoa học thực sự là về
01:32
critically appraising the evidence for somebody else's position.
32
77000
2000
xem xét các bằng chứng cho luận điểm của ai đó.
01:34
That's what happens in academic journals.
33
79000
2000
Đó là những gì diễn ra trong các tạp chí chuyên ngành,
01:36
That's what happens at academic conferences.
34
81000
2000
trong các hội thảo hàn lâm.
01:38
The Q&A session after a post-op presents data
35
83000
2000
Phiên họp vấn đáp đưa ra những thông tin sau một cuộc giải phẫu
01:40
is often a blood bath.
36
85000
2000
thường là một cuộc tắm máu.
01:42
And nobody minds that. We actively welcome it.
37
87000
2000
Chả có ai quan tâm điều đó. Nhưng chúng ta chủ động tiếp nhận nó.
01:44
It's like a consenting intellectual S&M activity.
38
89000
3000
Giống như việc chấp nhận một hoạt động bạo dâm trí óc.
01:47
So what I'm going to show you
39
92000
2000
Vậy, những gì tôi sắp trình bày
01:49
is all of the main things,
40
94000
2000
là tất cả những điểm chính
01:51
all of the main features of my discipline --
41
96000
2000
trong nguyên tắc của tôi --
01:53
evidence-based medicine.
42
98000
2000
y học dựa vào chứng cứ
01:55
And I will talk you through all of these
43
100000
2000
Tôi sẽ nói chuyện với quý vị
01:57
and demonstrate how they work,
44
102000
2000
và chứng minh cách chúng hoạt động,
01:59
exclusively using examples of people getting stuff wrong.
45
104000
3000
thông qua ví dụ của những người đang mắc sai lầm.
02:02
So we'll start with the absolute weakest form of evidence known to man,
46
107000
3000
Bây giờ, chúng ta bắt đầu với loại chứng cứ dễ bị đánh bại nhất quen thuộc với con người,
02:05
and that is authority.
47
110000
2000
và đó là quyền lực.
02:07
In science, we don't care how many letters you have after your name.
48
112000
3000
Trong khoa học, chúng tôi không quan tâm có bao nhiêu từ trong tên của bạn
02:10
In science, we want to know what your reasons are for believing something.
49
115000
3000
Trong khoa học, chúng tôi muốn biết lý do khiến bạn tin vào một cái gì đó.
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
Làm thế nào bạn biết nó tốt cho chúng ta
02:15
or bad for us?
51
120000
2000
hay có hại cho chúng ta?
02:17
But we're also unimpressed by authority,
52
122000
2000
Nhưng chúng tôi cũng không bị lay động trước quyền lực,
02:19
because it's so easy to contrive.
53
124000
2000
vì nó quá dễ đoán.
02:21
This is somebody called Dr. Gillian McKeith Ph.D,
54
126000
2000
Đây là người được mệnh danh là bác sĩ, tiến sĩ Gollian McKeith,
02:23
or, to give her full medical title, Gillian McKeith.
55
128000
3000
hay chính xác hơn, Gillian McKeith.
02:26
(Laughter)
56
131000
3000
(Tiếng cười)
02:29
Again, every country has somebody like this.
57
134000
2000
Mỗi nước đều có những người thế này.
02:31
She is our TV diet guru.
58
136000
2000
Bà ấy là quân sư về ăn kiêng trên tivi.
02:33
She has massive five series of prime-time television,
59
138000
3000
Bà ấy có 5 chương trình giờ cao điểm,
02:36
giving out very lavish and exotic health advice.
60
141000
3000
đưa ra rất nhiều lời khuyên kì lạ về sức khỏe.
02:39
She, it turns out, has a non-accredited correspondence course Ph.D.
61
144000
3000
Hóa ra, bà ấy có một cái bằng tiến sĩ hàm thụ không chính thức
02:42
from somewhere in America.
62
147000
2000
đâu đó ở Mỹ.
02:44
She also boasts that she's a certified professional member
63
149000
2000
Bà ấy cũng khoe rằng mình là chuyên gia được chứng nhận
02:46
of the American Association of Nutritional Consultants,
64
151000
2000
của Hội cố vấn dinh dưỡng Hoa Kỳ,
02:48
which sounds very glamorous and exciting.
65
153000
2000
nghe có vẻ thú vị và hấp dẫn.
02:50
You get a certificate and everything.
66
155000
2000
Bạn có 1 cái bằng và tất cả mọi thứ.
02:52
This one belongs to my dead cat Hetti. She was a horrible cat.
67
157000
2000
Cái này là của con mèo đã chết của tôi, Hetti. Nó là một con mèo kinh khủng.
02:54
You just go to the website, fill out the form,
68
159000
2000
Bạn chỉ cần vào một trang web, điền vào mẫu,
02:56
give them $60, and it arrives in the post.
69
161000
2000
trả 60 đô, và nó sẽ đến bưu điện.
02:58
Now that's not the only reason that we think this person is an idiot.
70
163000
2000
Ngày nay, đó không phải là lý do duy nhất khiến chúng ta nghĩ người này là một kẻ khờ.
03:00
She also goes and says things like,
71
165000
2000
Bà ấy đi ra và nói những điều như
03:02
you should eat lots of dark green leaves,
72
167000
2000
bạn nên ăn nhiều lá xanh,
03:04
because they contain lots of chlorophyll, and that will really oxygenate your blood.
73
169000
2000
bởi vì nó chứa nhiều chất diệp lục và nó sẽ làm tăng lượng oxi trong máu của bạn
03:06
And anybody who's done school biology remembers
74
171000
2000
Và những ai đã từng học sinh học nên nhớ rằng
03:08
that chlorophyll and chloroplasts
75
173000
2000
chất diệp lục và lạp lục
03:10
only make oxygen in sunlight,
76
175000
2000
chỉ tạo ra oxi trong ánh nắng mặt trời,
03:12
and it's quite dark in your bowels after you've eaten spinach.
77
177000
3000
và nó hoàn toàn tối đen trong ruột sau khi bạn ăn rau bi-na.
03:15
Next, we need proper science, proper evidence.
78
180000
3000
Tiếp theo, chúng ta cần có khoa học đúng, chứng cứ đúng.
03:18
So, "Red wine can help prevent breast cancer."
79
183000
2000
Vậy, "Rượu van đỏ có thể giúp ngăn ngừa ung thư vú".
03:20
This is a headline from the Daily Telegraph in the U.K.
80
185000
2000
Đây là tựa đề từ tờ Daily Telegraph ở Vương quốc Anh.
03:22
"A glass of red wine a day could help prevent breast cancer."
81
187000
3000
"Một ly rượu van đỏ mỗi ngày có thể ngăn ngừa ung thư vú"
03:25
So you go and find this paper, and what you find
82
190000
2000
Như vậy là bạn đi và thấy bài báo này, và những gì bạn tìm được
03:27
is it is a real piece of science.
83
192000
2000
thực sự là một mẩu tin khoa học .
03:29
It is a description of the changes in one enzyme
84
194000
3000
Nó mô tả về những thay đổi của một enzim
03:32
when you drip a chemical extracted from some red grape skin
85
197000
3000
khi bạn nhỏ một giọt hóa chất chiết xuất từ vỏ nho màu đỏ
03:35
onto some cancer cells
86
200000
2000
vào vài tế bào ung thư
03:37
in a dish on a bench in a laboratory somewhere.
87
202000
3000
trên một cái đĩa đặt trên ghế băng trong một phòng thí nghiệm nào đó.
03:40
And that's a really useful thing to describe
88
205000
2000
Và đó thực sự là thứ hữu ích để mô tả
03:42
in a scientific paper,
89
207000
2000
trong một bài báo khoa học,
03:44
but on the question of your own personal risk
90
209000
2000
nhưng với câu hỏi về nguy cơ
03:46
of getting breast cancer if you drink red wine,
91
211000
2000
mắc bệnh ung thư vú nếu bạn uống rượu vang đỏ
03:48
it tells you absolutely bugger all.
92
213000
2000
nó sẽ không nói với bạn điều gì cả.
03:50
Actually, it turns out that your risk of breast cancer
93
215000
2000
Thực sự, nguy cơ ung thư vú của bạn
03:52
actually increases slightly
94
217000
2000
tăng dần dần
03:54
with every amount of alcohol that you drink.
95
219000
2000
với mỗi lượng cồn mà bạn uống.
03:56
So what we want is studies in real human people.
96
221000
4000
Vì thế chúng ta cần những nghiên cứu trên người thật.
04:00
And here's another example.
97
225000
2000
Và đây là một ví dụ khác.
04:02
This is from Britain's leading diet and nutritionist in the Daily Mirror,
98
227000
3000
Đây là từ nhà ăn kiêng và dinh dưỡng hàng đầu nước Anh trong tờ Daily Mirror,
04:05
which is our second biggest selling newspaper.
99
230000
2000
tờ báo bán chạy đứng thứ hai của chúng ta.
04:07
"An Australian study in 2001
100
232000
2000
"Vào năm 2001, một cuộc nghiên cứu
04:09
found that olive oil in combination with fruits, vegetables and pulses
101
234000
2000
đã chỉ ra rằng dầu ô-liu khi kết hợp với rau quả và các hạt đậu
04:11
offers measurable protection against skin wrinklings."
102
236000
2000
sẽ tạo ra khả năng bảo vệ vừa phải chống nhăn da".
04:13
And then they give you advice:
103
238000
2000
Sau đó họ cho bạn lời khuyên:
04:15
"If you eat olive oil and vegetables, you'll have fewer skin wrinkles."
104
240000
2000
"Nếu bạn dùng dầu ô-liu với rau sống, bạn sẽ có ít nếp nhăn hơn".
04:17
And they very helpfully tell you how to go and find the paper.
105
242000
2000
Và họ rất sẵn lòng nói cho bạn cách tìm bài báo đó.
04:19
So you go and find the paper, and what you find is an observational study.
106
244000
3000
Vì thế bạn đi tìm bài báo, và những gì bạn tìm được là một bài nghiên cứu quan sát
04:22
Obviously nobody has been able
107
247000
2000
Rõ ràng là không ai có thể
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
trở lại thời điểm năm 1930,
04:26
get all the people born in one maternity unit,
109
251000
3000
tập trung những người được sinh ra trong nhóm sản phụ lại
04:29
and half of them eat lots of fruit and veg and olive oil,
110
254000
2000
và một nửa trong số họ ăn nhiều rau quả với dầu ô liu
04:31
and then half of them eat McDonald's,
111
256000
2000
và một nửa ăn đồ ăn nhanh McDonald's,
04:33
and then we see how many wrinkles you've got later.
112
258000
2000
sau đó, đếm xem bạn có bao nhiêu nếp nhăn.
04:35
You have to take a snapshot of how people are now.
113
260000
2000
Bạn phải ghi nhanh bây giờ họ như thế nào.
04:37
And what you find is, of course,
114
262000
2000
Và tất nhiên những gì bạn tìm được là
04:39
people who eat veg and olive oil have fewer skin wrinkles.
115
264000
3000
người ăn rau quả với dầu ôliu có ít nếp nhăn hơn.
04:42
But that's because people who eat fruit and veg and olive oil,
116
267000
3000
Nhưng đó là vì những người mà ăn rau quả và dầu ô-liu,
04:45
they're freaks, they're not normal, they're like you;
117
270000
3000
họ kì dị, họ bất thường, họ giống bạn;
04:48
they come to events like this.
118
273000
2000
họ đến với những sự kiện này.
04:50
They are posh, they're wealthy, they're less likely to have outdoor jobs,
119
275000
3000
Họ là người bề trên, họ giàu có, có thể họ ít làm việc ở bên ngoài hơn,
04:53
they're less likely to do manual labor,
120
278000
2000
có thể họ ít phải lao động tay chân hơn,
04:55
they have better social support, they're less likely to smoke --
121
280000
2000
họ có trợ cấp xã hội tốt hơn, có thể họ ít hút thuốc hơn
04:57
so for a whole host of fascinating, interlocking
122
282000
2000
như vậy, vì một loạt những lý do đan xen
04:59
social, political and cultural reasons,
123
284000
2000
về văn hóa, chính trị, xã hội,
05:01
they are less likely to have skin wrinkles.
124
286000
2000
họ có thể có ít nếp nhăn hơn.
05:03
That doesn't mean that it's the vegetables or the olive oil.
125
288000
2000
Điều đó không có nghĩa là do rau và dầu ô liu.
05:05
(Laughter)
126
290000
2000
(Tiếng cười)
05:07
So ideally what you want to do is a trial.
127
292000
3000
Vì vậy, lý tưởng nhất, những gì bạn muốn làm là thử nghiệm.
05:10
And everybody thinks they're very familiar with the idea of a trial.
128
295000
2000
Và mọi người rằng nghĩ họ rất quen thuộc với khái niệm thử nghiệm.
05:12
Trials are very old. The first trial was in the Bible -- Daniel 1:12.
129
297000
3000
Những thử nghiệm đã quá cũ. Cuộc thử nghiệm đầu tiên là trong Kinh thánh -- Daniel 1:12.
05:15
It's very straightforward -- you take a bunch of people, you split them in half,
130
300000
2000
Rất dễ hiểu, bạn lấy một nhóm người, chia họ ra hai nửa,
05:17
you treat one group one way, you treat the other group the other way,
131
302000
2000
bạn đối xử nhóm này theo cách này, nhóm khác theo cách khác,
05:19
and a little while later, you follow them up
132
304000
2000
và sau một thời gian ngắn, bạn theo dõi họ
05:21
and see what happened to each of them.
133
306000
2000
và quan sát những gì xảy ra đối với mỗi người.
05:23
So I'm going to tell you about one trial,
134
308000
2000
Vậy, tôi sẽ nói cho bạn về một thí nghiệm,
05:25
which is probably the most well-reported trial
135
310000
2000
mà có thể đó là thí nghiệm được ghi chép tốt nhất
05:27
in the U.K. news media over the past decade.
136
312000
2000
trong các phương tiện truyền thông Anh suốt hơn thập kỷ qua.
05:29
And this is the trial of fish oil pills.
137
314000
2000
Đây là thí nghiệm về những viên dầu cá.
05:31
And the claim was fish oil pills improve school performance and behavior
138
316000
2000
Và kết luận là dầu cá làm cải thiện hành vi và thành tích học tập
05:33
in mainstream children.
139
318000
2000
của những trẻ bình thường
05:35
And they said, "We've done a trial.
140
320000
2000
Họ còn nói: "Chúng tôi vừa làm một thí nghiệm
05:37
All the previous trials were positive, and we know this one's gonna be too."
141
322000
2000
Tất cả các thí nghiệm trước đây đều tích cực, và chúng tôi biết thí nghiệm này cũng sẽ như vậy."
05:39
That should always ring alarm bells.
142
324000
2000
Vấn đề đó nên được cảnh báo thường xuyên
05:41
Because if you already know the answer to your trial, you shouldn't be doing one.
143
326000
3000
Vì bạn đã biết kết quả của cuộc thí nghiệm thì bạn không nên làm thí nghiệm đó.
05:44
Either you've rigged it by design,
144
329000
2000
Hoặc là bạn phác họa nó,
05:46
or you've got enough data so there's no need to randomize people anymore.
145
331000
3000
hoặc bạn thu thập dữ liệu, do đó không cần phải chọn người ngẫu nhiên nữa
05:49
So this is what they were going to do in their trial.
146
334000
3000
Vậy đây là những gì người ta định làm trong thí nghiệm.
05:52
They were taking 3,000 children,
147
337000
2000
Họ có 3000 đứa trẻ,
05:54
they were going to give them all these huge fish oil pills,
148
339000
2000
họ cho chúng những viên dầu cá lớn,
05:56
six of them a day,
149
341000
2000
6 viên mỗi ngày
05:58
and then a year later, they were going to measure their school exam performance
150
343000
3000
và một năm sau, họ đánh giá kết quả học tập ở trường của chúng
06:01
and compare their school exam performance
151
346000
2000
và so sánh kết quả học tập đó
06:03
against what they predicted their exam performance would have been
152
348000
2000
với những gì mà họ dự đoán kết quả học tập sẽ đạt được
06:05
if they hadn't had the pills.
153
350000
3000
khi chúng không có những viên dầu cá đó.
06:08
Now can anybody spot a flaw in this design?
154
353000
3000
Bây giờ có ai tìm lỗ hổng trong thử nghiệm này?
06:11
And no professors of clinical trial methodology
155
356000
3000
Không có vị giáo sư nào chuyên về phương pháp thí nghiệm lâm sàn nào
06:14
are allowed to answer this question.
156
359000
2000
được quyền trả lời câu hỏi này
06:16
So there's no control; there's no control group.
157
361000
2000
Do đó, dù không có sự kiểm soát hay nhóm kiểm soát nào
06:18
But that sounds really techie.
158
363000
2000
nhưng nghe có vẻ chuyên nghiệp.
06:20
That's a technical term.
159
365000
2000
Đó là một thuật ngữ chuyên môn.
06:22
The kids got the pills, and then their performance improved.
160
367000
2000
Những đứa trẻ có thuốc, thì kết quả của chúng được cải thiện.
06:24
What else could it possibly be if it wasn't the pills?
161
369000
3000
Nó có thể là gì khác nếu như đó không phải là do những viên thuốc?
06:27
They got older. We all develop over time.
162
372000
3000
Chúng lớn hơn. Chúng ta đều trưởng thành qua thời gian.
06:30
And of course, also there's the placebo effect.
163
375000
2000
Và tất nhiên, cũng có sự ảnh hưởng của giả dược.
06:32
The placebo effect is one of the most fascinating things in the whole of medicine.
164
377000
2000
Ảnh hưởng của giả dược là một trong những điều tuyệt vời nhất trong nền y học.
06:34
It's not just about taking a pill, and your performance and your pain getting better.
165
379000
3000
Không hẳn chỉ việc dùng thuốc, thì thành tích và cơn đau của bạn sẽ trở nên tốt hơn.
06:37
It's about our beliefs and expectations.
166
382000
2000
Đó là do những niềm tin và mong đợi của bạn.
06:39
It's about the cultural meaning of a treatment.
167
384000
2000
Đó là ý nghĩa văn hóa của trị liệu.
06:41
And this has been demonstrated in a whole raft of fascinating studies
168
386000
3000
Và nó được chúng minh trong phần lớn các cuộc nghiên cứu lý thú
06:44
comparing one kind of placebo against another.
169
389000
3000
so sánh giả dược này với giả dược khác.
06:47
So we know, for example, that two sugar pills a day
170
392000
2000
Vì thế, ví dụ, ta biết rằng 2 viên thuốc bằng đường mỗi ngày
06:49
are a more effective treatment for getting rid of gastric ulcers
171
394000
2000
là cách trị liệu có hiệu quả hơn để loại bỏ bệnh loét dạ dày
06:51
than one sugar pill.
172
396000
2000
hơn so với một viên thuốc đường.
06:53
Two sugar pills a day beats one sugar pill a day.
173
398000
2000
Hai viên thuốc đường sẽ đánh bại một viên thuốc đường mỗi ngày.
06:55
And that's an outrageous and ridiculous finding, but it's true.
174
400000
3000
Và đó là một phát hiện thái quá và vô lý, nhưng đó là sự thật.
06:58
We know from three different studies on three different types of pain
175
403000
2000
Chúng ta biết từ ba nghiên cứu khác nhau với ba loại cơn đau khác nhau
07:00
that a saltwater injection is a more effective treatment for pain
176
405000
3000
rằng truyền dịch là một phương pháp giảm đau hiệu quả hơn
07:03
than taking a sugar pill, taking a dummy pill that has no medicine in it --
177
408000
4000
so với dùng thuốc đường, uống một viên thuốc giả không có thuốc trong đó --
07:07
not because the injection or the pills do anything physically to the body,
178
412000
3000
không phải vì việc tiêm thuốc hay những viên thuốc làm gì đối với cở thể,
07:10
but because an injection feels like a much more dramatic intervention.
179
415000
3000
mà bởi vì tiêm thuốc tạo một cảm giác giống như tạo ra sự can thiệp lớn hơn.
07:13
So we know that our beliefs and expectations
180
418000
2000
Vì vậy, chúng ta biết rằng niềm tin và sự kỳ vọng
07:15
can be manipulated,
181
420000
2000
có thể bị ngụy tạo,
07:17
which is why we do trials
182
422000
2000
là lý do khiến chúng ta làm thử nghiệm
07:19
where we control against a placebo --
183
424000
2000
ở nơi mà chúng ta kiểm tra giả dược --
07:21
where one half of the people get the real treatment
184
426000
2000
nơi mà một nửa số người được điều trị thực sự
07:23
and the other half get placebo.
185
428000
2000
và một nửa khác dùng giả dược.
07:25
But that's not enough.
186
430000
3000
Nhưng điều đó vẫn chưa đủ.
07:28
What I've just shown you are examples of the very simple and straightforward ways
187
433000
3000
Những gì tôi đã trình bày là những ví dụ bằng những cách rất đơn giản và dễ hiểu
07:31
that journalists and food supplement pill peddlers
188
436000
2000
mà các nhà báo và người bán rong thuốc bổ sung dinh dưỡng
07:33
and naturopaths
189
438000
2000
và những nhà trị liệu dựa vào thiên nhiên
07:35
can distort evidence for their own purposes.
190
440000
3000
có thể bóp méo bằng chứng vì mục đích riêng.
07:38
What I find really fascinating
191
443000
2000
Những gì tôi cảm thấy thực sự thú vị
07:40
is that the pharmaceutical industry
192
445000
2000
là ngành công nghiệp dược phẩm
07:42
uses exactly the same kinds of tricks and devices,
193
447000
2000
sử dụng chính xác các loại thủ thuật và các thiết bị,
07:44
but slightly more sophisticated versions of them,
194
449000
3000
nhưng phức tạp hơn một chút,
07:47
in order to distort the evidence that they give to doctors and patients,
195
452000
3000
để xuyên tạc bằng chứng mà họ cung cấp cho các bác sĩ và bệnh nhân,
07:50
and which we use to make vitally important decisions.
196
455000
3000
mà chúng ta dùng để đưa ra những quyết định quan trọng.
07:53
So firstly, trials against placebo:
197
458000
2000
Vì vậy, trước hết là những thử nghiệm chống lại giả dược:
07:55
everybody thinks they know that a trial should be
198
460000
2000
mọi người nghĩ rằng họ biết là một thử nghiệm
07:57
a comparison of your new drug against placebo.
199
462000
2000
nên được so sánh các loại thuốc mới ra chống lại giả dược.
07:59
But actually in a lot of situations that's wrong.
200
464000
2000
Nhưng trên thực tế điều đó sai trong nhiều tình huống.
08:01
Because often we already have a very good treatment that is currently available,
201
466000
3000
Bởi vì hiện nay chúng ta đã có sẵn phương pháp điều trị rất tốt,
08:04
so we don't want to know that your alternative new treatment
202
469000
2000
vì vậy chúng ta không muốn biết rằng cách điều trị mới
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
tốt hơn so với không có gì.
08:08
We want to know that it's better than the best currently available treatment that we have.
204
473000
3000
Chúng ta muốn biết rằng đó là cách điều trị tốt nhất hiện nay mà chúng ta có.
08:11
And yet, repeatedly, you consistently see people doing trials
205
476000
3000
Tuy nhiên, hết lần này đến lần khác, bạn vẫn thấy người ta làm thử nghiệm
08:14
still against placebo.
206
479000
2000
vẫn chống lại giả dược.
08:16
And you can get license to bring your drug to market
207
481000
2000
Và bạn có thể nhận được giấy phép để mang thuốc ra thị trường
08:18
with only data showing that it's better than nothing,
208
483000
2000
với những thông tin cho thấy thà có còn hơn không,
08:20
which is useless for a doctor like me trying to make a decision.
209
485000
3000
mà vô dụng đối với một bác sĩ như tôi khi phải đưa ra quyết định.
08:23
But that's not the only way you can rig your data.
210
488000
2000
Nhưng đó không phải là cách duy nhất mà bạn có thể bóp méo dữ liệu
08:25
You can also rig your data
211
490000
2000
Bạn còn có thể bóp méo dữ liệu
08:27
by making the thing you compare your new drug against
212
492000
2000
bằng cách tạo ra thứ để bạn phân biệt thuốc mới với
08:29
really rubbish.
213
494000
2000
rác rưởi thực sự.
08:31
You can give the competing drug in too low a dose,
214
496000
2000
Bạn có thể đưa ra loại thuốc có tính cạnh tranh với liều lượng rất nhỏ,
08:33
so that people aren't properly treated.
215
498000
2000
để mọi người không được điều trị đúng cách.
08:35
You can give the competing drug in too high a dose,
216
500000
2000
Bạn có thể cung cấp cho các loại thuốc có tính cạnh tranh với một liều lượng cao,
08:37
so that people get side effects.
217
502000
2000
để mọi người chịu những tác dụng phụ.
08:39
And this is exactly what happened
218
504000
2000
Và đây đúng là những gì đã xảy ra
08:41
which antipsychotic medication for schizophrenia.
219
506000
2000
đối với thuốc làm giảm rối loạn thần kinh để trị chứng tâm thần phân liệt.
08:43
20 years ago, a new generation of antipsychotic drugs were brought in
220
508000
3000
Cách đây 20 năm, một thế hệ thuốc chống loạn thần mới đã được đưa ra
08:46
and the promise was that they would have fewer side effects.
221
511000
3000
và hứa hẹn rằng chúng sẽ có ít tác dụng phụ hơn.
08:49
So people set about doing trials of these new drugs
222
514000
2000
Vì vậy, người ta bắt đầu làm thử nghiệm các loại thuốc mới này
08:51
against the old drugs,
223
516000
2000
để chống lại các loại thuốc cũ,
08:53
but they gave the old drugs in ridiculously high doses --
224
518000
2000
nhưng họ đã sử dụng thuốc cũ với liều lượng cao một cách lố bịch --
08:55
20 milligrams a day of haloperidol.
225
520000
2000
20 mg dược phẩm tổng hợp một ngày.
08:57
And it's a foregone conclusion,
226
522000
2000
Và đó là một kết luận đã được dự tính trước,
08:59
if you give a drug at that high a dose,
227
524000
2000
nếu bạn đưa ra thuốc với liều cao
09:01
that it will have more side effects and that your new drug will look better.
228
526000
3000
nó sẽ có tác dụng phụ nhiều hơn và loại thuốc mới của bạn trông có vẻ tốt hơn.
09:04
10 years ago, history repeated itself, interestingly,
229
529000
2000
Cách đây 10 năm, lịch sử lại lặp lại một cách thú vị,
09:06
when risperidone, which was the first of the new-generation antipscyhotic drugs,
230
531000
3000
khi thuốc risperidone, loại thuốc đầu tiên của thế hệ thuốc chống loạn thần mới,
09:09
came off copyright, so anybody could make copies.
231
534000
3000
bị lộ bản quyền, vậy là bất cứ ai cũng có thể sao chép lại.
09:12
Everybody wanted to show that their drug was better than risperidone,
232
537000
2000
Mọi người đều muốn khoe thuốc của họ tốt hơn so với risperidone,
09:14
so you see a bunch of trials comparing new antipsychotic drugs
233
539000
3000
vì thế bạn thấy một loạt các thử nghiệm so sánh thuốc chống loạn thần mới
09:17
against risperidone at eight milligrams a day.
234
542000
2000
chống lại thuốc risperidone với tám mg một ngày.
09:19
Again, not an insane dose, not an illegal dose,
235
544000
2000
Một lần nữa, nó không phải một đơn thuốc vô lý, bất hợp pháp
09:21
but very much at the high end of normal.
236
546000
2000
nhưng quá cao so với mức bình thường.
09:23
And so you're bound to make your new drug look better.
237
548000
3000
Vì vậy, bạn khiến cho thuốc của bạn trông tốt hơn.
09:26
And so it's no surprise that overall,
238
551000
3000
Và không phải ngạc nhiên khi nhìn chung,
09:29
industry-funded trials
239
554000
2000
những thử nghiệm được hỗ trợ công nghệ
09:31
are four times more likely to give a positive result
240
556000
2000
có thể cho kết quả tích cực cao gấp 4 lần
09:33
than independently sponsored trials.
241
558000
3000
so với những thử nghiệm tự bỏ tiền ra.
09:36
But -- and it's a big but --
242
561000
3000
Nhưng - đó là một chữ nhưng lớn
09:39
(Laughter)
243
564000
2000
(Tiếng cười)
09:41
it turns out,
244
566000
2000
hóa ra,
09:43
when you look at the methods used by industry-funded trials,
245
568000
3000
khi bạn nhìn các phương pháp của các thử nghiệm do công nghiệp y dược tài trợ,
09:46
that they're actually better
246
571000
2000
chúng thật sự tốt hơn nhiều
09:48
than independently sponsored trials.
247
573000
2000
so với những thử nghiệm tự tài trợ.
09:50
And yet, they always manage to to get the result that they want.
248
575000
3000
Tuy nhiên, họ luôn đạt kết quả mà họ muốn.
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
Vậy việc này là thế nào ?
09:55
How can we explain this strange phenomenon?
250
580000
3000
Làm thế nào chúng ta có thể giải thích hiện tượng lạ này?
09:58
Well it turns out that what happens
251
583000
2000
Hóa ra những gì đã xảy ra
10:00
is the negative data goes missing in action;
252
585000
2000
là những thông tin tiêu cực đều đã mất tích
10:02
it's withheld from doctors and patients.
253
587000
2000
nó được giấu kín khỏi các bác sĩ và các bệnh nhân.
10:04
And this is the most important aspect of the whole story.
254
589000
2000
Và đây là phần quan trọng nhất của toàn câu chuyện.
10:06
It's at the top of the pyramid of evidence.
255
591000
2000
Nó là đỉnh cao của bằng chứng.
10:08
We need to have all of the data on a particular treatment
256
593000
3000
Chúng ta cần phải có tất cả dữ liệu từ cuộc điều trị đặc biệt
10:11
to know whether or not it really is effective.
257
596000
2000
để biết nó có thật sự đạt hiệu quả hay không.
10:13
And there are two different ways that you can spot
258
598000
2000
Và đây là 2 cách mà bạn có thể phát hiện
10:15
whether some data has gone missing in action.
259
600000
2000
một số dữ liệu đã bị mất tích hay không.
10:17
You can use statistics, or you can use stories.
260
602000
3000
Bạn có thể sử dụng các số liệu thống kê hay những mẩu chuyện.
10:20
I personally prefer statistics, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
Riêng tôi, tôi thích số liệu thống kê hơn, vị vậy, đó là những gì tôi sẽ nói trước.
10:22
This is something called funnel plot.
262
607000
2000
Đây là biểu đồ phân tích tổng hợp.
10:24
And a funnel plot is a very clever way of spotting
263
609000
2000
Và biểu đồ phân tích tổng hợp là cách phát hiện thông minh
10:26
if small negative trials have disappeared, have gone missing in action.
264
611000
3000
nếu những tư liệu tiêu cực biến mất, bị mất tích.
10:29
So this is a graph of all of the trials
265
614000
2000
Đây là biểu đồ của tất cả các cuộc thử nghiệm
10:31
that have been done on a particular treatment.
266
616000
2000
đã được thực hiện dựa trên một cuộc điều trị đặt biệt.
10:33
And as you go up towards the top of the graph,
267
618000
2000
Và khi các bạn hướng lên trên đỉnh của biểu đồ,
10:35
what you see is each dot is a trial.
268
620000
2000
những gì bạn thấy là mỗi chấm nhỏ là một thử nghiệm.
10:37
And as you go up, those are the bigger trials, so they've got less error in them.
269
622000
3000
Khi bạn nhìn lên, những cái chấm đó là những thử nghiệm lớn hơn, vì thế nó ít mắc lỗi hơn.
10:40
So they're less likely to be randomly false positives, randomly false negatives.
270
625000
3000
Cho nên chúng có ít những kết quả dương tính, âm tính sai một cách tùy tiện.
10:43
So they all cluster together.
271
628000
2000
Do đó chugs bó lại với nhau.
10:45
The big trials are closer to the true answer.
272
630000
2000
Những thử nghiệm lớn này gần với đáp án đúng.
10:47
Then as you go further down at the bottom,
273
632000
2000
Sau đó đi xa hơn xuống phía dưới,
10:49
what you can see is, over on this side, the spurious false negatives,
274
634000
3000
những gì bạn thấy ở phía trên bên này là những kết quả âm tính sai,
10:52
and over on this side, the spurious false positives.
275
637000
2000
và phía trên bên này là những kết quả dương tính sai.
10:54
If there is publication bias,
276
639000
2000
Nếu có sự thiếu khách quan nguồn dữ liệu,
10:56
if small negative trials have gone missing in action,
277
641000
3000
nếu những thử nghiệm âm tính nhỏ biến mất,
10:59
you can see it on one of these graphs.
278
644000
2000
bạn có thể thấy nó trên một trong số các biểu đồ này.
11:01
So you can see here that the small negative trials
279
646000
2000
Vậy bạn có thể thấy ở đây, những thử nghiệm âm tính nhỏ này
11:03
that should be on the bottom left have disappeared.
280
648000
2000
nên ở phía dưới bên trái đã không xuất hiện.
11:05
This is a graph demonstrating the presence of publication bias
281
650000
3000
Đây là biểu đồ chứng minh sự thiếu khách quan nguồn dữ liệu
11:08
in studies of publication bias.
282
653000
2000
trong các nghiên cứu về sự thiếu khách quan nguồn dữ liệu.
11:10
And I think that's the funniest epidemiology joke
283
655000
2000
Và tôi cho rằng đó là lời nói đùa hài hước nhất về dịch tễ học
11:12
that you will ever hear.
284
657000
2000
từng được nghe
11:14
That's how you can prove it statistically,
285
659000
2000
Rằng làm thế nào để chứng minh điều đó theo số liệu thống kê,
11:16
but what about stories?
286
661000
2000
nhưng còn theo các câu chuyện thì sao?
11:18
Well they're heinous, they really are.
287
663000
2000
À, chúng cực kì tàn ác, thực sự là vậy.
11:20
This is a drug called reboxetine.
288
665000
2000
Đây là một loại thuốc gọi là reboxetine.
11:22
This is a drug that I myself have prescribed to patients.
289
667000
2000
Đây là thuốc mà tự tay tôi đã kê đơn cho các bệnh nhân.
11:24
And I'm a very nerdy doctor.
290
669000
2000
Và tôi là một bác sĩ đam mê các hoạt động trí não.
11:26
I hope I try to go out of my way to try and read and understand all the literature.
291
671000
3000
Tôi hy vọng tôi cố gắng đi ra khỏi chuyên môn của mình để cố đọc và hiểu các tài liệu.
11:29
I read the trials on this. They were all positive. They were all well-conducted.
292
674000
3000
Tôi đọc các thử nghiệm về điều này.Tất cả đều tích cực. Tất cả đều được thực hiện tốt..
11:32
I found no flaw.
293
677000
2000
Tôi không tìm thấy lỗi.
11:34
Unfortunately, it turned out,
294
679000
2000
Thật không may, hóa ra
11:36
that many of these trials were withheld.
295
681000
2000
rất nhiều trong số những thử nghiệm này bị che giấu.
11:38
In fact, 76 percent
296
683000
2000
Thực sự, có 76%
11:40
of all of the trials that were done on this drug
297
685000
2000
trong tất cả các thử nghiệm được thực hiện với loại thuốc này
11:42
were withheld from doctors and patients.
298
687000
2000
bị giấu kín khỏi các bác sĩ và bệnh nhân.
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
Giờ đây nếu bạn nghĩ về nó,
11:46
if I tossed a coin a hundred times,
300
691000
2000
nếu tôi tung đồng xu 100 lần,
11:48
and I'm allowed to withhold from you
301
693000
2000
và tôi có quyền giữu kín với bạn
11:50
the answers half the times,
302
695000
2000
các đáp án trong một nửa số lần
11:52
then I can convince you
303
697000
2000
sau đó tôi có thể thuyết phục bạn
11:54
that I have a coin with two heads.
304
699000
2000
rằng tôi có một đồng xu hai mặt.
11:56
If we remove half of the data,
305
701000
2000
Nếu chúng ta bỏ một nửa dữ liệu,
11:58
we can never know what the true effect size of these medicines is.
306
703000
3000
chúng ta không bao giờ biết được hiệu quả thực sự của những viên thuốc này là gì.
12:01
And this is not an isolated story.
307
706000
2000
Và đây không phải là một vấn đề riêng biệt.
12:03
Around half of all of the trial data on antidepressants has been withheld,
308
708000
4000
Khoảng một nửa trong tất cả các dữ liệu thử nghiệm về thuốc chống suy nhược đã bị giữ kín.
12:07
but it goes way beyond that.
309
712000
2000
nhưng nó đi xa hơn.
12:09
The Nordic Cochrane Group were trying to get a hold of the data on that
310
714000
2000
Tập đoàn Cochrane ở Bắc Âu đã cố gắng giữ lại các dữ liệu đó
12:11
to bring it all together.
311
716000
2000
để gộp chúng lại với nhau.
12:13
The Cochrane Groups are an international nonprofit collaboration
312
718000
3000
Các tập đoàn Cochrane là tổ chức hợp tác quốc tế phi lợi nhuận
12:16
that produce systematic reviews of all of the data that has ever been shown.
313
721000
3000
đã đưa ra bài phê bình hệ thống về tất cả các dữ liệu đã được trình diện.
12:19
And they need to have access to all of the trial data.
314
724000
3000
Và họ cần phải tiếp cận với tất cả các dữ liệu từ thử nghiệm.
12:22
But the companies withheld that data from them,
315
727000
3000
Tuy nhiên, các công ty giữ tư liệu đó,
12:25
and so did the European Medicines Agency
316
730000
2000
và Cơ quan y tế châu Âu cũng làm vậy
12:27
for three years.
317
732000
2000
trong ba năm liền.
12:29
This is a problem that is currently lacking a solution.
318
734000
3000
Đây là vấn đề đang thiếu một giải pháp.
12:32
And to show how big it goes, this is a drug called Tamiflu,
319
737000
3000
Và để chỉ rõ nó lớn thế nào,
12:35
which governments around the world
320
740000
2000
thì đây là một loại thuốc gọi là Tamiflu,
12:37
have spent billions and billions of dollars on.
321
742000
2000
mà các chính phủ trên thế giới đã chi hàng tỷ hàng tỷ đô la.
12:39
And they spend that money on the promise
322
744000
2000
Họ bỏ tiền ra với cam đoan
12:41
that this is a drug which will reduce the rate
323
746000
2000
đây là một loại thuốc sẽ làm giảm tỷ lệ
12:43
of complications with flu.
324
748000
2000
biến chứng bệnh cúm.
12:45
We already have the data
325
750000
2000
Chúng ta đã có dữ liệu
12:47
showing that it reduces the duration of your flu by a few hours.
326
752000
2000
cho thấy nó sẽ làm giảm thời gian bệnh cúm của bạn trong vài giờ.
12:49
But I don't really care about that. Governments don't care about that.
327
754000
2000
Nhưng tôi thực sự không quan tâm điều đó. Chính phủ không quan tâm điều đó.
12:51
I'm very sorry if you have the flu, I know it's horrible,
328
756000
3000
Tôi rất tiếc nếu bạn bị cúm, tôi biết là nó kinh khủng,
12:54
but we're not going to spend billions of dollars
329
759000
2000
nhưng chúng tôi sẽ không chi hàng tỷ đô la
12:56
trying to reduce the duration of your flu symptoms
330
761000
2000
chỉ để giảm thời gian các triệu chứng cúm của bạn
12:58
by half a day.
331
763000
2000
trong nửa ngày.
13:00
We prescribe these drugs, we stockpile them for emergencies
332
765000
2000
Chúng tôi kê đơn những loại thuốc này, chúng tôi dự trữ nó cho những trường hợp khẩn cấp
13:02
on the understanding that they will reduce the number of complications,
333
767000
2000
với suy nghĩ rằng chúng sẽ làm giảm số lượng biến chứng,
13:04
which means pneumonia and which means death.
334
769000
3000
đó là viêm phổi và đó là cái chết.
13:07
The infectious diseases Cochrane Group, which are based in Italy,
335
772000
3000
Các tập đoàn Cochrane về bệnh truyền nhiễm có trụ sở tại Ý
13:10
has been trying to get
336
775000
2000
đã cố gắng để thu thập
13:12
the full data in a usable form out of the drug companies
337
777000
3000
đầy đủ dữ liệu hữu dụng ra khỏi các công ty dược phẩm
13:15
so that they can make a full decision
338
780000
3000
để họ có thể đưa ra kết luận đầy đủ
13:18
about whether this drug is effective or not,
339
783000
2000
về việc thuốc này có hiệu quả hay không,
13:20
and they've not been able to get that information.
340
785000
3000
và họ không thể nhận được thông tin đó.
13:23
This is undoubtedly
341
788000
2000
Không còn nghi ngờ gì nữa,
13:25
the single biggest ethical problem
342
790000
3000
đây đơn giản là vấn đề đạo đức lớn nhất
13:28
facing medicine today.
343
793000
2000
đang đối mặt với y học hiện nay.
13:30
We cannot make decisions
344
795000
3000
Chúng ta không thể đưa ra quyết định
13:33
in the absence of all of the information.
345
798000
4000
khi thiếu tất cả các thông tin.
13:37
So it's a little bit difficult from there
346
802000
3000
Cho nên, từ đó có chút khó khăn
13:40
to spin in some kind of positive conclusion.
347
805000
4000
để đưa ra vài câu kết luận tích cực.
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
Nhưng tôi phải nói điều này:
13:48
I think that sunlight
349
813000
3000
Tôi nghĩ rằng ánh nắng
13:51
is the best disinfectant.
350
816000
2000
là chất diệt vi khuẩn tốt nhất.
13:53
All of these things are happening in plain sight,
351
818000
3000
Mọi vấn đề đang diễn ra với cái nhìn đơn điệu,
13:56
and they're all protected
352
821000
2000
và chúng được che mắt
13:58
by a force field of tediousness.
353
823000
3000
bởi một phạm vi ảnh hưởng nhàm chán.
14:01
And I think, with all of the problems in science,
354
826000
2000
Tôi nghĩ rằng, với tất cả những vấn đề trong khoa học,
14:03
one of the best things that we can do
355
828000
2000
một trong những điều tốt nhất mà chúng ta có thể làm
14:05
is to lift up the lid,
356
830000
2000
là phơi bày sự thật,
14:07
finger around in the mechanics and peer in.
357
832000
2000
chỉ tay vào quy trình và quan sát kĩ.
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
Cảm ơn các bạn rất nhiều.
14:11
(Applause)
359
836000
3000
(Vỗ tay)
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