Поднятие тяжестей – пустая трата времени - Генри Элкайр

в длительном обследовании у профессиональных медиков (1986–2008) и медсестер (1980–2008). Авторы разделили исследуемое население на пять групп или квинтилей, отталкиваясь от их уровня относительного потребления красного мяса. Первый квинтиль потреблял наименьшее количество красного мяса, пятый наибольшее, а на три квинтиля между ними приходились средние значения диапазона потребления.

Авторы заключили, что «употребление красного мяса ассоциировано с повышенным риском общей смертности, а также смертности от сердечно-сосудистых и раковых заболеваний». Дополнительно они отмечали: «Мы также подсчитали, что 9,3 % смертей среди мужчин и 7,6 % среди женщин в этих категориях могли бы быть предотвращены по окончании исследования, если бы все эти люди потребляли на 0,5 порции (примерно 42 г/д) красного мяса в день меньше»[84].

Последнее заявление явно подразумевает наличие причинно-следственной связи. Они, по сути, сказали: «ЕСЛИ БЫ все эти люди потребляли на полпорции красного мяса в день меньше, ТОГДА удалось бы предотвратить 9,3 % смертей среди мужчин и 7,6 % среди женщин». Они избежали употребления слова «вызвать», но суть их заявления недвусмысленна. Если – тогда. Причина и следствие.

Мейнстрим-медиа мгновенно ухватились за эту статью. Опубликованный в Gizmodo материал под заголовком «Красное мясо ответственно за 10 % преждевременных смертей» был типичной иллюстрацией их реакции[85]. В этой интерпретации потребление красного мяса не просто увязывается с 10 % преждевременных смертей, оно «ответственно» за них. Учитывая то, какие цитаты приводились в исследовании, мы едва ли можем предъявить журналистам обвинения за такую интерпретацию. Но изъяны, характерные для всех исследований по эпистемологии питания – в частности, присущая им методологическая неспособность установить причинную связь, являются лишь верхушкой айсберга данной конкретной исследовательской работы. Когда мы тщательно изучили тот раздел исследования, который был посвящен непереработанному красному мясу (у нас нет никакого интереса защищать «переработанное» мясо, которое может содержать действительно вредные немясные компоненты), мы сочли утверждение об «общей смертности» крайне подозрительным, и хотя мы не будем погружаться в них глубоко во избежание излишнего усложнения текста, скажем, что субанализы причин сердечно-сосудистых и раковых смертей тоже не имели ценности.

В это исследование были включены также демографические данные и информация об образе жизни испытуемых: индекс массы тела (BMI), объем физических нагрузок в неделю, уровень потребления алкоголя, а также информация о том, курили испытуемые или нет. В типичной для результатов подобных обзоров ситуации уровень потребления мяса коррелировал с повышенным BMI, сниженным объемом еженедельных физических нагрузок и повышенным уровнем потребления алкоголя, а также курением.

Более того, исходные данные на самом деле указывали на снижение смертности по мере движения от первого квинтиля (самый низкий уровень) потребления красного мяса к третьему квинтилю. Этот небольшой сдвиг не является статистически значимым, поэтому будет точнее сказать, что никаких различий в уровне смертности между К1 и К3 попросту нет, несмотря на тот факт, что испытуемые в К3 имели (совсем немного) более высокий BMI, меньше упражнялись, выпивали больше алкоголя и больше курили. Как только авторы скорректировали данные о смертности поправкой на возраст, уровень смертности в К1 и К3 оказался идентичным.

Хорошо зная, что высокий уровень BMI, меньший объем физических нагрузок и более активное употребление алкоголя, а также курение являются нездоровыми признаками, исследователи могли с такой же легкостью утверждать на основании этих данных, что употребление красного мяса оказывает положительный, защитный эффект от этих прочих факторов, негативно влияющих на здоровье. И хотя мы убеждены, что из этих данных невозможно вывести причинную связь, наш аргумент состоит в том, что данные этого исследования рассказывают настолько путаную историю, что было бы легко сделать полностью противоположный вывод, будь у исследователей предубеждение какого-то другого рода.

Поразительно, но как только авторы попытались сделать поправку на смешанные величины помимо тех, что связаны с возрастом, сниженный уровень смертности в исходных данных даже вырос в случае К3 на коэффициент риска 1.10. Это особенно озадачивает, ведь К3 и так подвержен многим негативным чертам, свойственным К1, было бы логично ожидать, что риск смертности для него снизится, а не возрастет после этой поправки. (И да, на самом деле у исследователей есть возможность привести доказательства успешной поправки данных на смешанные величины после этого факта, но в этом исследовании они не приводились, хотя в следующей работе, которую мы приведем в качестве примера, это было сделано.)

Давайте взглянем на схожее исследование по оценке диеты и факторов риска, чтобы понять, какими бывают эффективные попытки сделать поправки на смешанные величины, а также то, как исследователи демонстрируют относительную эффективность таких поправок. Изучив исследование диеты и здоровья более чем 500 тысяч человек, проведенное Национальным центром исследования здоровья Американской ассоциации пенсионеров, и проведя анализ полученных данных путем разделения участников исследования на квинтили по уровню потребления красного мяса, а также других особенностей образа жизни, исследователи заметили, что по мере того как возрастало потребление красного мяса, росло и возникновение многообразия известных факторов риска для здоровья, таких как курение, недостаточная физическая активность и потребление алкоголя[86].

Пока, как мы видим, информация совпадает с приведенной в предыдущем примере. Но в данном конкретном исследовании появился интересный дополнительный массив данных: он показывал коэффициент риска различных негативных для здоровья факторов для каждого квинтиля потребления мяса, а также соответствующий коэффициент риска для случайных смертей (смертей без медицинской причины, например, в результате автомобильной аварии или насилия). А посему изменения в риске для случайных смертей могут быть признаны не связанными с пищевыми привычками.

К примеру, если рассматривать конкретно мужское население, то риск случайной смерти возрастает по мере роста потребления красного мяса. Это в целом согласуется с темой, что люди, поедающие красное мясо, также склонны к другим опасным занятиям, которые «засоряют» полученный массив данных. Но дальше становится по-настоящему интересно: авторы затем попытались внести поправки на смешанные величины, чтобы изолировать эффект красного мяса. При сравнении пятого квинтиля с первым риски случайной смерти составляли 1.24 (p =.01) до поправок, а после поправок на смешанные величины он вырос до 1.26 (p =.008).

Значимость этого вывода заключается в том, что если бы ученые из исследования успешно учли все смешанные величины, коэффициент риска до поправок в 1.24 должен был бы снизиться до 1.00. Поскольку случайные смерти вызваны не выбором потребляемых продуктов питания, они по логической необходимости являются побочным продуктом смешанных величин. Следовательно, если бы воздействие смешанных величин было полностью устранено, не должно было быть обнаружено статистически значимых различий в рисках для К1 и К5. Но их корректировка вдруг увеличила коэффициент риска (хотя и незначимо статистически), что указывает на то, что все смешанные величины не были