🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩

Спасибо всем, кто был на эфире.

Если оставить от всего разговора одну мысль, то она простая:

«Ассоциировано с» — не значит «вызывает».

Исследования могут быть качественными, выборки — огромными, статистика — правильной. Ошибка появляется потом, когда мы переводим «X чаще встречается рядом с Y» в «X вызывает Y».

На эфире разбирали три особенно показательных примера.

🤩«Антидепрессанты повышают риск болезни Паркинсона».

🤩Люди, принимавшие антидепрессанты, в дальнейшем чаще получают диагноз болезни Паркинсона.
🤩Но болезнь Паркинсона не начинается в день, когда появляется заметный тремор и врач ставит диагноз.
🤩Процесс может развиваться задолго до моторной симптоматики, а одним из ранних проявлений бывает депрессия.

Получается другая цепочка:

начинается болезнь ➡️ появляется депрессивная симптоматика ➡️ назначается антидепрессант ➡️ спустя годы проявляется Паркинсон.

Антидепрессант здесь оказывается не причиной, а маркером уже начавшегося процесса.

Это один из вариантов protopathic bias — протопатической ошибки: лечение назначают по поводу ранних проявлений ещё не распознанного заболевания, а потом само лечение начинает выглядеть причиной этого заболевания.

Появилось мокрое пятно — человек поставил ведро. Через неделю потолок обрушился. Формально ведро действительно появилось раньше обрушения. Но странно делать вывод, что потолок разрушило ведро. Оно появилось потому, что проблема уже началась.

🤩Вторая история: «люди, которые спят по 9–10 часов, умирают раньше».

Такая ассоциация тоже есть. В исследованиях сна нередко получается U- или J-образная зависимость: хуже исходы и при очень коротком, и при очень длинном сне.

Но вопрос, который стоит задать первым: почему человек вообще начал спать 10–12 часов?

Депрессия, хроническая боль, сердечно-сосудистые заболевания, апноэ, фрагментированный сон, снижение активности, побочные эффекты препаратов, начинающийся нейродегенеративный процесс — всё это может одновременно увеличивать время в постели и ухудшать прогноз.

То есть длительный сон может быть не причиной плохого здоровья, а его индикатором.

Как количество машин скорой возле аварии: чем тяжелее авария, тем больше скорых и пострадавших. Но скорые не делают аварию тяжелее.

🤩Третий пример — «бензодиазепины вызывают деменцию».

Таких исследований действительно много. Но бензодиазепины назначают при тревоге, бессоннице, ажитации, беспокойстве. А всё это иногда может быть ранним проявлением нейродегенеративного процесса задолго до официального диагноза.

Опять та же конструкция:

болезнь уже начинается ➡️ появляются тревога и бессонница ➡️ назначается препарат ➡️ через годы ставится диагноз.

И лекарство становится «виновником», хотя оно появилось в истории пациента потому, что первые симптомы болезни уже существовали.

🌿Отдельно говорили и о красивых цифрах риска.

Если исходный риск был 1%, а стал 1,7%, можно совершенно честно написать: «риск вырос на 70%». Звучит страшно. Но в абсолютных цифрах это не «70 человек из 100», а рост с 1 до 1,7 случая на 100.

Поэтому рядом с громким медицинским заголовком полезно держать несколько вопросов:

🤩Что это было — наблюдательное исследование или эксперимент?
🤩Каков абсолютный риск?
🤩Почему люди вообще получали этот препарат или попадали в эту группу?
🤩Может ли само заболевание вызывать этот признак?
🤩Есть ли третий фактор?
🤩И главное — позволяет ли дизайн исследования вообще говорить о причинности?

Сильная корреляция сама по себе причинность не доказывает.

Летом продают больше мороженого и чаще тонут люди. Зажигалки чаще находят у людей с раком лёгкого. Зимой больше курток и больше простуд.

✔️Статистика здесь не врёт.

❌Но мороженое не топит людей, зажигалки не вызывают рак лёгкого, а куртки не вызывают простуду.

Поэтому главная мысль эфира:

📍После этого — ещё не значит из-за этого.

❓И когда в следующий раз увидите «учёные доказали, что X разрушает мозг», иногда полезнее не пугаться, а открыть само исследование и посмотреть, что именно учёные на самом деле доказали.