Яблоки, груши и много денег: великие исследования в области диетологии

Количество исследований диетологии постоянно растет, и уследить за ними сложно. Поэтому метаанализ очень популярен. Потому что: метаанализ позволяет сделать быстрый обзор и предоставить хорошо обоснованное, основанное на фактах резюме. Кто-то думает — но это неправда.

«Большой метаанализ показал …»

Не только среди ученых-непрофессионалов, но и среди многих ученых и медицинских работников широко распространена идея, что вы можете сэкономить на детальном рассмотрении бесчисленных подробных исследований по определенной теме, просмотрев самый последний метаанализ по этой теме, а затем в смотрит на выводы. На самом деле цель метаанализа состоит в том, чтобы обобщить различные отдельные исследования, оценить их в соответствии с определенной методологией и, таким образом, предоставить краткое изложение общей картины.

В дополнение к предполагаемой экономии времени, предлагаемой при рассмотрении такого метаанализа, обычно предполагается, что крупный метаанализ, объединяющий различные отдельные исследования, может предоставить гораздо больше доказательств, то есть научную значимость, чем каждое отдельное исследование, проведенное индивидуально. . Это заблуждение, особенно в медицине питания. Группа эпидемиологов, врачей и диетологов теперь объясняет это на ясных примерах в очень удобочитаемой статье в американском медицинском журнале JAMA («Злоупотребление метаанализом в исследованиях питания», Барнард и др., 2017).

«Взять, выбросить»

Тот факт, что крупный метаанализ автоматически не «лучше», чем небольшое индивидуальное исследование, может звучать как трюизм, но о нем часто забывают, особенно в диетологии. Недаром заголовки в разделах о науке часто начинаются со слов «Большое исследование показало …». Даже для самых крупных исследований применимо следующее: «Мусор на входе, мусор на выходе» — плохие индивидуальные исследования не могут обеспечить хороший мета-анализ, а резюме многих методологически неэффективных индивидуальных исследований не дает чудесным образом значимого крупномасштабного исследования.

Кроме того: в частности, в медицине питания методы и группы испытуемых в отдельных исследованиях обычно настолько различаются, что комплексный метаанализ сравнивает не только яблоки с грушами, но даже «яблоки с апельсинами, вшами и косатками» (Eysenck 2015). Авторы текущей статьи JAMA приводят наглядные примеры иногда преднамеренно манипулятивного представления и, как следствие, неправильного толкования метаанализов в медицине питания.

Современной «классикой» в этом контексте является обработка в СМИ результатов крупнейшего метаанализа взаимосвязи между насыщенными жирными кислотами в продуктах питания и сердечно-сосудистым риском (Chowdhury et al. 2014): в этом метаанализе обобщены результаты 76 исследований с более чем 600 000 предметов.

Одно из этих 76 отдельных исследований (так называемое исследование Мальмё) не показало никакой связи между потреблением насыщенных жирных кислот и частотой сердечно-сосудистых заболеваний — но авторы того же исследования Мальмё признали в публикации, что их методология не делала никаких обобщений этой несвязи. разрешается.

С другой стороны, в обобщающем метаанализе 76 отдельных исследований особое внимание было уделено этому единственному, мало значимому или отсутствующему значимому исследованию Мальмё — и реакция СМИ была огромной: «Масло возвращается» было заголовком New York Times, а газета TIME Журнал показывал «Ешь масло» в качестве обложки. Тот факт, что оставшиеся 75 отдельных исследований иногда давали совершенно разные результаты, больше не играл роли.

На грани: любой, кто интересуется этой поистине безумной историей о масле, найдет глубокий и очень занимательный вывод в соответствующем сообщении блога Марион Нестле (нет, это не имеет никакого отношения к скандальной компании).

Наука и большие деньги

Заинтересованные представители пищевой промышленности также открыли для себя метаанализы. Поскольку этот тип исследования пользуется репутацией самого высокого научного доказательства, можно легко представить, в частности, предполагаемые не-эффекты определенных пищевых продуктов в форме метаанализов, включая непомерно большое количество случаев.

Однако большее количество случаев не означает автоматически более высокое «содержание истины»: если отдельные исследования значительно отличаются друг от друга по методам и демографическим параметрам, метаанализ может даже снизить статистическую значимость («мощность»).

В качестве примера: если небольшое, методологически хорошее индивидуальное исследование показывает, что потребление насыщенных жирных кислот действительно коррелирует с увеличением заболеваемости, этот эффект может быть статистически сведен на нет, объединив эти результаты в большом метаанализе с методологически очень разными исследованиями — и нулевой эффект сделан. Анализ чувствительности или применение критериев PRISMA помогают обнаружить такие эффекты.

Если прояснить эту связь, то, конечно, неудивительно, что исследования, спонсируемые индустрией в области медицины питания, в основном дают желаемый результат — как показал Ленард Лессер в своей знаменитой оценке 111 исследований медицины питания в 2007 году.

На что следует обратить внимание?

Если вы хотите разобраться в сути вещей, вам следует очень внимательно изучить включенные отдельные исследования при чтении метаанализов. Также полезно использовать вопросник PRISMA для методологического тестирования. Однако все это сложно и требует много времени. Если у вас нет времени, как у большинства людей, есть по крайней мере одна вещь, которую вам определенно не следует делать, когда дело доходит до метаанализа питания. делать: некритически воспринимать результаты исследования только за чистую монету, потому что они являются результатами «большого метаанализа».

Оставьте комментарий