Una lezione in causa ed effetto

Dopo aver trascorso la giornata leggendo e scrivendo nei commenti al Brave Girl Eating di Harriet Brown, ho capito che è tempo per me di postare un post sul blog che stavo contemplando. È tempo di discutere della causalità.

Inevitabilmente nelle discussioni sulla guerra all'obesità, entrambe le parti iniziano a citare studi. Uno scambio di "Il mio studio è meglio del tuo studio" si riduce presto a discussioni su prove.

Critiche di ricerca sull'obesità

Sono stati sollevati numerosi problemi relativi alla ricerca sull'obesità esistente. Vorrei sollevare tre punti fondamentali che ritengo che quasi tutte le critiche concordino in merito alle comorbidità e ai costi dell'obesità:

Fallimenti ecologici: molti degli studi che sono stati fatti sono studi di popolazione su adulti con pesi diversi e non su adulti che guadagnano o perdono peso. Quindi si presume che se la salute delle persone con peso inferiore è migliore delle persone con peso più elevato (o qualche altra combinazione di pesi inferiori, medi e superiori), la perdita (o guadagno) di peso porterà tutte le persone nello stesso stato di salute. Questa è una grande ipotesi e non è supportata da questi studi. Questo è chiamato un errore ecologico. Sta prendendo dati sulla popolazione e li applica ai singoli membri della popolazione. Molte persone sarebbero sorprese di scoprire quanto manca la letteratura quando si tratta di studiare gli effetti della perdita di peso sugli individui.

Interpretazione dei dati confondenti: molte delle comorbidità correlate al peso possono essere spiegate da altri fattori e / o altri fattori non sono stati considerati o esclusi negli studi. Molti studi presumono che tutte le persone grasse non si esercitano e tutte le persone magre si esercitano. Pertanto, questi fattori sono confusi con studi di peso che fanno commenti sui livelli di attività e studi sui livelli di attività che fanno commenti sul controllo del peso. La dieta si confonde allo stesso modo. BMI è diventato una scorciatoia non solo per valutare la salute di qualcuno, ma per valutare le pratiche di salute di qualcuno. Ma negli studi in cui fattori come il livello di attività, il consumo di determinati tipi di cibo, fattori sociali come i livelli socioeconomici e livelli di stress sono stati considerati, il peso diventa un fattore quasi inesistente.

Scales are tipped by money.

Il denaro a volte punta la scala contro la verità.

Finanziamento parziale:

Quindi, perché di fronte ai due punti precedenti, la scienza viene così fravisata e fraintesa? I soldi. E questa è la terza contesa. Molto di ciò che i media riportano non è affatto scienza, ma viene riportato come se fosse scienza. "Gli studi hanno dimostrato …" sono parole magiche nel nostro discorso pubblico. Ma gran parte di ciò che viene riportato proviene da comunicati stampa di persone con interessi acquisiti nel pubblico che credono certe cose. Sapere chi ha finanziato ciò che è un componente importante nel giudicare l'accuratezza dei risultati. I pregiudizi esistono in tutte le ricerche. Ciò non significa che tutte le ricerche siano cattive. Significa che un lettore informato della ricerca deve conoscere i pregiudizi per giudicare l'utilità dell'informazione. Questo è particolarmente vero per la cosiddetta "analisi dei costi" che è stata fatta. Scavando in questi studi su quanto l'obesità sta costando agli Stati Uniti, troverete aziende come Allergan che hanno raddoppiato il loro mercato basandosi solo sul panico.

Allora perché questi punti sono importanti? Gli studiosi che sollevano questi punti ignorano le correlazioni importanti ripetendo le loro stesse parole magiche: "la correlazione non è causalità"?

Stabilire la causalità

Un'educazione in causa ed effetto potrebbe aiutare a mettere questo in prospettiva. Pochissime cose hanno dimostrato di causare altre cose. Diamo per scontate alcune cose come cause, ma nella scienza si fa un caso per una causa, non si dimostra (eccetto in modi molto limitati nelle leggi della fisica, per esempio). Questioni di affidabilità e validità sono importanti nel rendere questi casi. Affidabilità significa che lo studio è replicabile e può essere condotto ripetutamente nello stesso modo di prima, preferibilmente da altre persone per ridurre la distorsione. Validità significa che lo studio sta effettivamente misurando quello che presume stia misurando.

Affidabilità e validità sono estremamente difficili da raggiungere negli studi sull'uomo. A differenza dei processi chimici e biologici che possono essere controllati all'interno dei laboratori, studiare gli umani ha la complicanza aggiunta che gli umani possono capire che sono stati studiati e spostare i risultati. Sì, studiare le cellule e le reazioni chimiche nei corpi umani è più facile che studiare il comportamento, ma ci sono ancora problemi, data la misura in cui il contatto umano con l'ambiente e il processo di invecchiamento umano cambiano costantemente quei processi chimici e biologici.

Ma anche se si può fare un caso forte per affidabilità e validità, devono essere soddisfatte tre condizioni per dimostrare la causa e l'effetto (essenzialmente per rafforzarne la causa). Queste condizioni sono tutte necessarie ma nessuna di queste è sufficiente:

  1. La causa deve verificarsi in tempo prima dell'effetto.
  2. Le modifiche nella causa devono creare una modifica corrispondente nell'effetto.
  3. NESSUN ALTRO SPIEGAZIONE per la relazione può essere presente.

sincronizzazione

Sembra semplice e facile da dimostrare, ma se ci pensate, soprattutto per quanto riguarda gli umani, i tempi sono difficili. Ad esempio, se il grasso dovesse causare queste comorbidità, il grasso deve manifestarsi in tempo prima del diabete, dell'ipertensione o delle malattie cardiache. Ma quando si sono verificate esattamente queste condizioni mediche? Non al punto di diagnosi perché i sintomi di solito sono presenti prima di una diagnosi. Non al punto dei sintomi perché spesso le persone si rendono conto di essere state ammalate più a lungo di quanto non sapessero. Che cosa succede se si può dimostrare che esiste una componente genetica? Si può dire che la malattia sia iniziata nell'utero? Cosa succede se la persona perde e aumenta di peso più volte? Quando in tempo il peso era un fattore? Questa complessità viene frequentemente ignorata negli studi, rendendo quasi tutti gli studi fatti problematici nel creare un caso per causa ed effetto.

Correlazione

Questo è il tesoro dei media soprattutto perché ha numeri che danno un falso senso di precisione. Ricordo come un reporter che teneva diversi calcoli in un file da utilizzare quando si discutevano le tasse o altri argomenti di questo tipo, perché era importante riportare i numeri in un modo specifico che sarebbe allettante piuttosto che noioso. È difficile da riferire. I numeri sensazionali sono migliori di quelli piccoli, difficili da capire o troppo grandi, al di là dei numeri di comprensione. Le percentuali funzionano meglio dei totali. Le valutazioni statistiche della correlazione sono facilmente riportate in percentuali e quindi spesso rendono il primo paragrafo o addirittura il titolo.

Le correlazioni sono una parte necessaria della dimostrazione di causa ed effetto ma non sono sufficienti e in quanto tale è importante rivedere seriamente le correlazioni per capire cosa fanno e cosa non significano. Non conosco nessuno in HAES che neghi che esistano correlazioni tra peso e certe condizioni mediche. Nessuno nega la correlazione o la ignora. Al contrario, è importante capire esattamente cosa significano queste correlazioni. Erano arrivati ​​con buoni dati? Sono affidabili? Misurano ciò che suggeriscono di misurare? Queste sono le domande che altri scienziati e studiosi devono porre quando devono confrontarsi con dati così importanti. I giornalisti non fanno queste domande. I giornalisti riportano numeri sensazionali e fanno affidamento sul ricercatore che ha inventato il numero per dire loro cosa significa. Pertanto, la segnalazione delle correlazioni viene immediatamente distorta in due modi: verso il sensazionale e verso il produttore della ricerca. Nelle riviste peer review, non è il ricercatore che interpreta o rivede i dati, sono i suoi colleghi. Questo riduce il pregiudizio.

Spiegazioni alternative

Questo è il più grande punto di contesa e dovrebbe essere. È qui che si svolge il vivace dibattito che porta alla verità. Spetta a chiunque legga un'asserzione di causa ed effetto per sezionarlo e trovare una spiegazione alternativa. Un grande momento del film che dimostra questo principio è nella mossa Contact quando Ellie (Jodie Foster) sente per la prima volta la trasmissione aliena e corre nella sala di controllo del telescopio urlando "Fammi bugiardo". Tutti quelli che leggono criticamente la ricerca iniziano con lo scetticismo. C'è un problema con i dati? È solo una coincidenza? C'è un fattore importante che fa la differenza? C'è un fattore che è stato utilizzato in modo improprio o non valido? C'è un'altra ricerca che getta luce sui risultati di questo studio? Quali domande senza risposta devono essere affrontate? Ci sono altre cause primarie che spiegano la relazione? Questi fattori sono controllati da un altro fattore che spiega tutto? Il pregiudizio della ricerca influenza i risultati? In che modo il finanziamento, la progettazione e la pubblicazione dei risultati influenzano l'interpretazione dei risultati?

Nessuna "prova" conclusiva che la "colpa" della Fatness abbia qualcosa

I tre principali argomenti relativi alla ricerca sull'obesità sono molto più complessi di "correlazione non significa causalità". L'errore ecologico, l'errata interpretazione dei dati e il finanziamento di ricerca distorto mettono in dubbio queste correlazioni suggerendo che conclusioni errate derivano dai dati, i fattori spesso mancano dall'equazione e dai dati e / o la sua interpretazione è spesso macchiata da influenze corruttrici. Questi non "ignorano" la correlazione. Queste asserzioni forniscono una critica delle correlazioni.

Una ricerca sull'obesità in un altro modo fallisce

Spesso ascolto la ricerca sull'obesità rispetto alla ricerca sul fumo. Ma c'è un problema con la segnalazione generale generale della ricerca sul fumo. Il fumo è implicato in molti tumori e altre complicazioni di salute. Ci sono migliaia di studi ora che danno forza a queste connessioni. Ma NESSUNO ha PROVATO che fumare causa il cancro. Le persone che fumano non hanno il cancro. Le persone che non fumano hanno il cancro. Questi due fatti indeboliscono il caso altrimenti forte di causa ed effetto.

La differenza tra la ricerca sull'obesità e la ricerca sul fumo è che ci sono centinaia di studi che dimostrano una forte connessione tra smettere di fumare e migliorare la salute. Di nuovo, un caso forte, non una prova. Nessun parallelo esiste con la perdita di peso. La stragrande maggioranza delle persone non può mantenere più che moderata perdita di peso per più di 5 anni. Ci sono centinaia di migliaia, se non milioni, di fumatori che hanno smesso per ben oltre il quinquennio. Smettere è difficile, ma può essere fatto con successo e la maggior parte delle persone segnala un miglioramento della salute. È facile studiare gli effetti dell'abbandono perché è facile sapere se si fuma o no.

Gli studi sulla perdita di peso raramente superano i sei mesi e anche i migliori seguono le persone solo per due anni. Molte delle persone che hanno perso peso hanno complicazioni sia dal tentativo di perdere peso o dalla stessa perdita di peso, quindi affermare che migliora la salute è un risultato misto, non forte. La maggior parte degli studi che presumibilmente dimostrano che i lavori di perdita di peso lo fanno dalle ipotesi, non dai dati diretti: se la popolazione più piccola è più sana, si presume che rendere le persone più grandi più piccole darà loro gli stessi risultati di salute.

In breve, il fumo può avere correlazioni simili al peso con le condizioni di salute, ma manca un intero corpo di ricerca che dimostra che la perdita di peso migliora la salute nel modo in cui smettere di fumare migliora la salute. La ricerca mancante è altrettanto importante nella comprensione dei fenomeni quanto nella critica della ricerca esistente.

1 + 1 does not equal 3

La realtà conta

Pensieri finali

Lo scopo della ricerca per creare casi forti di causalità è ovviamente quello di creare soluzioni efficaci a problemi reali. Se i dati sono problematici, il trattamento sarà inefficace e talvolta dannoso. Questo vivace dibattito è necessario per stuzzicare e rafforzare i corpi di letteratura esistenti. Gli argomenti carichi di emotività spesso mancano di queste nozioni di base, ma sono comunque importanti.

Concluderò affermando che non ritengo che questa sia l'unica misura di informazione. Le esperienze personali, le osservazioni, i contesti sociali, l'empatia e la teoria contano. Ma basarsi su questo solido fondamento aiuterà a cercare la verità. Valutare criticamente la ricerca è un passo importante nella comprensione del nostro mondo e dei nostri corpi.

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