So I'm a doctor, but I kind of slipped sideways into research, and now I'm an epidemiologist. And nobody really knows what epidemiology is. Epidemiology is the science of how we know in the real world if something is good for you or bad for you. And it's best understood through example as the science of those crazy, wacky newspaper headlines. And these are just some of the examples.
Tôi vốn là một bác sĩ, nhưng lại chuyển sang làm nghiên cứu và bây giờ tôi là nhà dịch tễ học. Thực sự, không ai biết dịch tễ học là gì. Dịch tễ học là ngành khoa học giúp chúng ta nhận biết trong thế giới thực tế điều gì tốt cho bạn hay xấu cho bạn. Và dịch tễ học được hiểu rõ nhất thông qua thí dụ khoa học với những tiêu đề điên rồ, quái gở. Và đây là vài ví dụ.
These are from the Daily Mail. Every country in the world has a newspaper like this. It has this bizarre, ongoing philosophical project of dividing all the inanimate objects in the world into the ones that either cause or prevent cancer. Here are some of the things they said cause cancer: divorce, Wi-Fi, toiletries and coffee. Some things they say prevent cancer: crusts, red pepper, licorice and coffee. So you can see there are contradictions. Coffee both causes and prevents cancer. As you start to read on, you can see that maybe there's some political valence behind some of this. For women, housework prevents breast cancer, but for men, shopping could make you impotent.
Những ví dụ này lấy từ tờ Daily Mail. Mỗi quốc gia trên thế giới đều có một tờ báo như thế. Nó đang tiến hành dự án kì quặc về triết học nhằm phân chia những thứ vô tri vô giác trên thế giới thành những thứ có thể gây ra hoặc ngăn ngừa ung thư. Vì vậy, đây là một số thứ gần đây người ta cho là gây ung thư: ly hôn, Wi-Fi, đồ dùng làm vệ sinh và cà phê. Còn đây là vài thứ họ cho là ngăn ngừa ung thư: vỏ cây, hạt tiêu, cam thảo và cà phê. Vậy ngay lập tức bạn có thể thấy có nhiều mâu thuẫn. Cà phê vừa gây ra và vừa ngăn ngừa ung thư Và khi quý vị bắt đầu đọc tiếp, quý vị có thể thấy có một số vấn đề xung đột đằng sau bài báo này. Và với phụ nữ, việc nhà ngăn ngừa ung thư vú, nhưng đối với nam giới, mua sắm có thể làm cho bạn liệt dương. Vậy, chúng ta biết cần phải bắt đầu
(Laughter)
So we know that we need to start unpicking the science behind this. And what I hope to show is that unpicking the evidence behind dodgy claims isn't a kind of nasty, carping activity; it's socially useful. But it's also an extremely valuable explanatory tool, because real science is about critically appraising the evidence for somebody else's position. That's what happens in academic journals, it's what happens at academic conferences -- the Q&A session after a postdoc presents data is often a bloodbath. And nobody minds that; we actively welcome it. It's like a consenting intellectual S&M activity.
làm rõ tính khoa học đằng sau những điều này. Và những gì tôi muốn trình bày là làm rõ những tuyên bố không đáng tin. Việc làm rõ bằng chứng đằng sau những báo cáo không đáng tin này không phải là hành động trách cứ ác ý; về mặt xã hội nó có ích, nó còn có giá trị như một công cụ chú giải. Bởi vì khoa học thực sự là về xem xét các bằng chứng cho luận điểm của ai đó. Đó là những gì diễn ra trong các tạp chí chuyên ngành, trong các hội thảo hàn lâm. Phiên họp vấn đáp đưa ra những thông tin sau một cuộc giải phẫu thường là một cuộc tắm máu. Chả có ai quan tâm điều đó. Nhưng chúng ta chủ động tiếp nhận nó. Giống như việc chấp nhận một hoạt động bạo dâm trí óc.
(Laughter)
Vậy, những gì tôi sắp trình bày
So what I'm going to show you is all of the main things, all of the main features of my discipline, evidence-based medicine. And I will talk you through all of these and demonstrate how they work, exclusively using examples of people getting stuff wrong.
là tất cả những điểm chính trong nguyên tắc của tôi -- y học dựa vào chứng cứ Tôi sẽ nói chuyện với quý vị và chứng minh cách chúng hoạt động, thông qua ví dụ của những người đang mắc sai lầm.
We'll start with the absolute weakest form of evidence known to man, and that is authority. In science, we don't care how many letters you have after your name -- we want to know what your reasons are for believing something. How do you know that something is good for us or bad for us? But we're also unimpressed by authority because it's so easy to contrive. This is somebody called Dr. Gillian McKeith, PhD, or, to give her full medical title, Gillian McKeith.
Bây giờ, chúng ta bắt đầu với loại chứng cứ dễ bị đánh bại nhất quen thuộc với con người, và đó là quyền lực. Trong khoa học, chúng tôi không quan tâm có bao nhiêu từ trong tên của bạn Trong khoa học, chúng tôi muốn biết lý do khiến bạn tin vào một cái gì đó. Làm thế nào bạn biết nó tốt cho chúng ta hay có hại cho chúng ta? Nhưng chúng tôi cũng không bị lay động trước quyền lực, vì nó quá dễ đoán. Đây là người được mệnh danh là bác sĩ, tiến sĩ Gollian McKeith, hay chính xác hơn, Gillian McKeith.
(Laughter)
(Tiếng cười)
Again, every country has somebody like this. She is our TV diet guru. She has five series of prime-time television, giving out very lavish and exotic health advice. She, it turns out, has a non-accredited correspondence course PhD from somewhere in America. She also boasts that she's a certified professional member of the American Association of Nutritional Consultants, which sounds very glamorous; you get a certificate. This one belongs to my dead cat, Hettie. She was a horrible cat. You go to the website, fill out the form, give them $60, it arrives in the post. That's not the only reason we think this person is an idiot. She also says things like eat lots of dark green leaves, they contain chlorophyll and really oxygenate your blood. And anybody who's done school biology remembers that chlorophyll and chloroplasts only make oxygen in sunlight, and it's quite dark in your bowels after you've eaten spinach.
Mỗi nước đều có những người thế này. Bà ấy là quân sư về ăn kiêng trên tivi. Bà ấy có 5 chương trình giờ cao điểm, đưa ra rất nhiều lời khuyên kì lạ về sức khỏe. Hóa ra, bà ấy có một cái bằng tiến sĩ hàm thụ không chính thức đâu đó ở Mỹ. Bà ấy cũng khoe rằng mình là chuyên gia được chứng nhận của Hội cố vấn dinh dưỡng Hoa Kỳ, nghe có vẻ thú vị và hấp dẫn. Bạn có 1 cái bằng và tất cả mọi thứ. Cái này là của con mèo đã chết của tôi, Hetti. Nó là một con mèo kinh khủng. Bạn chỉ cần vào một trang web, điền vào mẫu, trả 60 đô, và nó sẽ đến bưu điện. Ngày nay, đó không phải là lý do duy nhất khiến chúng ta nghĩ người này là một kẻ khờ. Bà ấy đi ra và nói những điều như bạn nên ăn nhiều lá xanh, bởi vì nó chứa nhiều chất diệp lục và nó sẽ làm tăng lượng oxi trong máu của bạn Và những ai đã từng học sinh học nên nhớ rằng chất diệp lục và lạp lục chỉ tạo ra oxi trong ánh nắng mặt trời, và nó hoàn toàn tối đen trong ruột sau khi bạn ăn rau bi-na.
Next, we need proper science, proper evidence. So: "Red wine can help prevent breast cancer." This is a headline from The Daily Telegraph in the UK. "A glass of red wine a day could help prevent breast cancer." So you find this paper, and find that it is a real piece of science. It's a description of the changes in the behavior of one enzyme when you drip a chemical extracted from some red grape skin onto some cancer cells in a dish on a bench in a laboratory somewhere. And that's a really useful thing to describe in a scientific paper. But on the question of your own personal risk of getting breast cancer if you drink red wine, it tells you absolutely bugger all. Actually, it turns out that your risk of breast cancer increases slightly with every amount of alcohol you drink. So what we want are studies in real human people.
Tiếp theo, chúng ta cần có khoa học đúng, chứng cứ đúng. Vậy, "Rượu van đỏ có thể giúp ngăn ngừa ung thư vú". Đây là tựa đề từ tờ Daily Telegraph ở Vương quốc Anh. "Một ly rượu van đỏ mỗi ngày có thể ngăn ngừa ung thư vú" Như vậy là bạn đi và thấy bài báo này, và những gì bạn tìm được thực sự là một mẩu tin khoa học . Nó mô tả về những thay đổi của một enzim khi bạn nhỏ một giọt hóa chất chiết xuất từ vỏ nho màu đỏ vào vài tế bào ung thư trên một cái đĩa đặt trên ghế băng trong một phòng thí nghiệm nào đó. Và đó thực sự là thứ hữu ích để mô tả trong một bài báo khoa học, nhưng với câu hỏi về nguy cơ mắc bệnh ung thư vú nếu bạn uống rượu vang đỏ nó sẽ không nói với bạn điều gì cả. Thực sự, nguy cơ ung thư vú của bạn tăng dần dần với mỗi lượng cồn mà bạn uống. Vì thế chúng ta cần những nghiên cứu trên người thật.
And here's another example. This is from Britain's "leading" diet nutritionist in the Daily Mirror, our second-biggest selling newspaper. "An Australian study in 2001 found that olive oil, in combination with fruits, vegetables and pulses, offers measurable protection against skin wrinklings," and give the advice: "If you eat olive oil and vegetables, you'll have fewer wrinkles." They helpfully tell you how to find the paper, and what you find is an observational study. Obviously, nobody has been able to go back to 1930, get all the people born in one maternity unit, and half of them eat lots of fruit and veg and olive oil, half of them eat McDonald's, and then we see how many wrinkles you've got later.
Và đây là một ví dụ khác. Đây là từ nhà ăn kiêng và dinh dưỡng hàng đầu nước Anh trong tờ Daily Mirror, tờ báo bán chạy đứng thứ hai của chúng ta. "Vào năm 2001, một cuộc nghiên cứu đã chỉ ra rằng dầu ô-liu khi kết hợp với rau quả và các hạt đậu sẽ tạo ra khả năng bảo vệ vừa phải chống nhăn da". Sau đó họ cho bạn lời khuyên: "Nếu bạn dùng dầu ô-liu với rau sống, bạn sẽ có ít nếp nhăn hơn". Và họ rất sẵn lòng nói cho bạn cách tìm bài báo đó. Vì thế bạn đi tìm bài báo, và những gì bạn tìm được là một bài nghiên cứu quan sát Rõ ràng là không ai có thể trở lại thời điểm năm 1930, tập trung những người được sinh ra trong nhóm sản phụ lại và một nửa trong số họ ăn nhiều rau quả với dầu ô liu và một nửa ăn đồ ăn nhanh McDonald's, sau đó, đếm xem bạn có bao nhiêu nếp nhăn.
You have to take a snapshot of how people are now. And what you find is, of course: people who eat veg and olive oil have fewer wrinkles. But that's because people who eat fruit and veg and olive oil are freaks -- they're not normal, they're like you; they come to events like this.
Bạn phải ghi nhanh bây giờ họ như thế nào. Và tất nhiên những gì bạn tìm được là người ăn rau quả với dầu ôliu có ít nếp nhăn hơn. Nhưng đó là vì những người mà ăn rau quả và dầu ô-liu, họ kì dị, họ bất thường, họ giống bạn; họ đến với những sự kiện này.
(Laughter)
Họ là người bề trên, họ giàu có, có thể họ ít làm việc ở bên ngoài hơn,
They're posh, they're wealthy, less likely to have outdoor jobs, less likely to do manual labor, they have better social support, are less likely to smoke; for a host of fascinating, interlocking social, political and cultural reasons, they're less likely to have wrinkles. That doesn't mean it's the vegetables or olive oil.
có thể họ ít phải lao động tay chân hơn, họ có trợ cấp xã hội tốt hơn, có thể họ ít hút thuốc hơn như vậy, vì một loạt những lý do đan xen về văn hóa, chính trị, xã hội, họ có thể có ít nếp nhăn hơn. Điều đó không có nghĩa là do rau và dầu ô liu. (Tiếng cười)
(Laughter)
Vì vậy, lý tưởng nhất, những gì bạn muốn làm là thử nghiệm.
So ideally, what you want to do is a trial. People think they're familiar with the idea of a trial. Trials are old; the first one was in the Bible, Daniel 1:12. It's straightforward: take a bunch of people, split them in half, treat one group one way, the other group, the other way. A while later, you see what happened to each of them. I'm going to tell you about one trial, which is probably the most well-reported trial in the UK news media over the past decade. This is the trial of fish oil pills. The claim: fish oil pills improve school performance and behavior in mainstream children. They said, "We did a trial. All the previous ones were positive, this one will be too." That should ring alarm bells: if you know the answer to your trial, you shouldn't be doing one. Either you've rigged it by design, or you've got enough data so there's no need to randomize people anymore.
Và mọi người rằng nghĩ họ rất quen thuộc với khái niệm thử nghiệm. Những thử nghiệm đã quá cũ. Cuộc thử nghiệm đầu tiên là trong Kinh thánh -- Daniel 1:12. Rất dễ hiểu, bạn lấy một nhóm người, chia họ ra hai nửa, bạn đối xử nhóm này theo cách này, nhóm khác theo cách khác, và sau một thời gian ngắn, bạn theo dõi họ và quan sát những gì xảy ra đối với mỗi người. Vậy, tôi sẽ nói cho bạn về một thí nghiệm, mà có thể đó là thí nghiệm được ghi chép tốt nhất trong các phương tiện truyền thông Anh suốt hơn thập kỷ qua. Đây là thí nghiệm về những viên dầu cá. Và kết luận là dầu cá làm cải thiện hành vi và thành tích học tập của những trẻ bình thường Họ còn nói: "Chúng tôi vừa làm một thí nghiệm Tất cả các thí nghiệm trước đây đều tích cực, và chúng tôi biết thí nghiệm này cũng sẽ như vậy." Vấn đề đó nên được cảnh báo thường xuyên Vì bạn đã biết kết quả của cuộc thí nghiệm thì bạn không nên làm thí nghiệm đó. Hoặc là bạn phác họa nó, hoặc bạn thu thập dữ liệu, do đó không cần phải chọn người ngẫu nhiên nữa Vậy đây là những gì người ta định làm trong thí nghiệm.
So this is what they were going to do in their trial: They were taking 3,000 children, they were going to give them these huge fish oil pills, six of them a day, and then, a year later, measure their school exam performance and compare their performance against what they predicted their exam performance would have been if they hadn't had the pills. Now, can anybody spot a flaw in this design?
Họ có 3000 đứa trẻ, họ cho chúng những viên dầu cá lớn, 6 viên mỗi ngày và một năm sau, họ đánh giá kết quả học tập ở trường của chúng và so sánh kết quả học tập đó với những gì mà họ dự đoán kết quả học tập sẽ đạt được khi chúng không có những viên dầu cá đó. Bây giờ có ai tìm lỗ hổng trong thử nghiệm này?
(Laughter)
Không có vị giáo sư nào chuyên về phương pháp thí nghiệm lâm sàn nào
And no professors of clinical trial methodology are allowed to answer this question. So there's no control group. But that sounds really techie, right? That's a technical term. The kids got the pills, and their performance improved.
được quyền trả lời câu hỏi này Do đó, dù không có sự kiểm soát hay nhóm kiểm soát nào nhưng nghe có vẻ chuyên nghiệp. Đó là một thuật ngữ chuyên môn. Những đứa trẻ có thuốc, thì kết quả của chúng được cải thiện.
What else could it possibly be if it wasn't the pills? They got older; we all develop over time. And of course, there's the placebo effect, one of the most fascinating things in the whole of medicine. It's not just taking a pill and performance or pain improving; it's about our beliefs and expectations, the cultural meaning of a treatment. And this has been demonstrated in a whole raft of fascinating studies comparing one kind of placebo against another. So we know, for example, that two sugar pills a day are a more effective treatment for gastric ulcers than one sugar pill. Two sugar pills a day beats one a day. That's an outrageous and ridiculous finding, but it's true. We know from three different studies on three different types of pain that a saltwater injection is a more effective treatment than a sugar pill, a dummy pill with no medicine in it, not because the injection or pills do anything physically to the body, but because an injection feels like a much more dramatic intervention. So we know that our beliefs and expectations can be manipulated, which is why we do trials where we control against a placebo, where one half of the people get the real treatment, and the other half get placebo.
Nó có thể là gì khác nếu như đó không phải là do những viên thuốc? Chúng lớn hơn. Chúng ta đều trưởng thành qua thời gian. Và tất nhiên, cũng có sự ảnh hưởng của giả dược. Ảnh hưởng của giả dược là một trong những điều tuyệt vời nhất trong nền y học. Không hẳn chỉ việc dùng thuốc, thì thành tích và cơn đau của bạn sẽ trở nên tốt hơn. Đó là do những niềm tin và mong đợi của bạn. Đó là ý nghĩa văn hóa của trị liệu. Và nó được chúng minh trong phần lớn các cuộc nghiên cứu lý thú so sánh giả dược này với giả dược khác. Vì thế, ví dụ, ta biết rằng 2 viên thuốc bằng đường mỗi ngày là cách trị liệu có hiệu quả hơn để loại bỏ bệnh loét dạ dày hơn so với một viên thuốc đường. Hai viên thuốc đường sẽ đánh bại một viên thuốc đường mỗi ngày. Và đó là một phát hiện thái quá và vô lý, nhưng đó là sự thật. Chúng ta biết từ ba nghiên cứu khác nhau với ba loại cơn đau khác nhau rằng truyền dịch là một phương pháp giảm đau hiệu quả hơn so với dùng thuốc đường, uống một viên thuốc giả không có thuốc trong đó -- không phải vì việc tiêm thuốc hay những viên thuốc làm gì đối với cở thể, mà bởi vì tiêm thuốc tạo một cảm giác giống như tạo ra sự can thiệp lớn hơn. Vì vậy, chúng ta biết rằng niềm tin và sự kỳ vọng có thể bị ngụy tạo, là lý do khiến chúng ta làm thử nghiệm ở nơi mà chúng ta kiểm tra giả dược -- nơi mà một nửa số người được điều trị thực sự và một nửa khác dùng giả dược.
But that's not enough. What I've just shown you are examples of the very simple and straightforward ways that journalists and food supplement pill peddlers and naturopaths can distort evidence for their own purposes. What I find really fascinating is that the pharmaceutical industry uses exactly the same kinds of tricks and devices, but slightly more sophisticated versions of them, in order to distort the evidence they give to doctors and patients, and which we use to make vitally important decisions.
Nhưng điều đó vẫn chưa đủ. Những gì tôi đã trình bày là những ví dụ bằng những cách rất đơn giản và dễ hiểu mà các nhà báo và người bán rong thuốc bổ sung dinh dưỡng và những nhà trị liệu dựa vào thiên nhiên có thể bóp méo bằng chứng vì mục đích riêng. Những gì tôi cảm thấy thực sự thú vị là ngành công nghiệp dược phẩm sử dụng chính xác các loại thủ thuật và các thiết bị, nhưng phức tạp hơn một chút, để xuyên tạc bằng chứng mà họ cung cấp cho các bác sĩ và bệnh nhân, mà chúng ta dùng để đưa ra những quyết định quan trọng.
So firstly, trials against placebo: everybody thinks a trial should be a comparison of your new drug against placebo. But in a lot of situations that's wrong; often, we already have a good treatment currently available. So we don't want to know that your alternative new treatment is better than nothing, but that it's better than the best available treatment we have. And yet, repeatedly, you consistently see people doing trials still against placebo. And you can get licensed to bring your drug to market with only data showing that it's better than nothing, which is useless for a doctor like me trying to make a decision.
Vì vậy, trước hết là những thử nghiệm chống lại giả dược: mọi người nghĩ rằng họ biết là một thử nghiệm nên được so sánh các loại thuốc mới ra chống lại giả dược. Nhưng trên thực tế điều đó sai trong nhiều tình huống. Bởi vì hiện nay chúng ta đã có sẵn phương pháp điều trị rất tốt, vì vậy chúng ta không muốn biết rằng cách điều trị mới tốt hơn so với không có gì. Chúng ta muốn biết rằng đó là cách điều trị tốt nhất hiện nay mà chúng ta có. Tuy nhiên, hết lần này đến lần khác, bạn vẫn thấy người ta làm thử nghiệm vẫn chống lại giả dược. Và bạn có thể nhận được giấy phép để mang thuốc ra thị trường với những thông tin cho thấy thà có còn hơn không, mà vô dụng đối với một bác sĩ như tôi khi phải đưa ra quyết định.
But that's not the only way you can rig your data. You can also rig your data by making the thing you compare your new drug against really rubbish. You can give the competing drug in too low a dose, so people aren't properly treated. You can give the competing drug in too high a dose, so people get side effects. And this is exactly what happened with antipsychotic medication for schizophrenia. Twenty years ago, a new generation of antipsychotic drugs were brought in; the promise was they would have fewer side effects. So people set about doing trials of the new drugs against the old drugs. But they gave the old drugs in ridiculously high doses: 20 milligrams a day of haloperidol. And it's a foregone conclusion if you give a drug at that high a dose, it will have more side effects, and your new drug will look better.
Nhưng đó không phải là cách duy nhất mà bạn có thể bóp méo dữ liệu Bạn còn có thể bóp méo dữ liệu bằng cách tạo ra thứ để bạn phân biệt thuốc mới với rác rưởi thực sự. Bạn có thể đưa ra loại thuốc có tính cạnh tranh với liều lượng rất nhỏ, để mọi người không được điều trị đúng cách. Bạn có thể cung cấp cho các loại thuốc có tính cạnh tranh với một liều lượng cao, để mọi người chịu những tác dụng phụ. Và đây đúng là những gì đã xảy ra đối với thuốc làm giảm rối loạn thần kinh để trị chứng tâm thần phân liệt. Cách đây 20 năm, một thế hệ thuốc chống loạn thần mới đã được đưa ra và hứa hẹn rằng chúng sẽ có ít tác dụng phụ hơn. Vì vậy, người ta bắt đầu làm thử nghiệm các loại thuốc mới này để chống lại các loại thuốc cũ, nhưng họ đã sử dụng thuốc cũ với liều lượng cao một cách lố bịch -- 20 mg dược phẩm tổng hợp một ngày. Và đó là một kết luận đã được dự tính trước, nếu bạn đưa ra thuốc với liều cao nó sẽ có tác dụng phụ nhiều hơn và loại thuốc mới của bạn trông có vẻ tốt hơn.
Ten years ago, history repeated itself, when risperidone, the first of the new-generation antipsychotic drugs, came off copyright, so anybody could make copies. Everybody wanted to show their drug was better than risperidone, so you see trials comparing new antipsychotic drugs against risperidone at eight milligrams a day. Again, not an insane dose, not an illegal dose, but very much at the high end of normal. So you're bound to make your new drug look better. And so it's no surprise that overall, industry-funded trials are four times more likely to give a positive result than independently sponsored trials.
Cách đây 10 năm, lịch sử lại lặp lại một cách thú vị, khi thuốc risperidone, loại thuốc đầu tiên của thế hệ thuốc chống loạn thần mới, bị lộ bản quyền, vậy là bất cứ ai cũng có thể sao chép lại. Mọi người đều muốn khoe thuốc của họ tốt hơn so với risperidone, vì thế bạn thấy một loạt các thử nghiệm so sánh thuốc chống loạn thần mới chống lại thuốc risperidone với tám mg một ngày. Một lần nữa, nó không phải một đơn thuốc vô lý, bất hợp pháp nhưng quá cao so với mức bình thường. Vì vậy, bạn khiến cho thuốc của bạn trông tốt hơn. Và không phải ngạc nhiên khi nhìn chung, những thử nghiệm được hỗ trợ công nghệ có thể cho kết quả tích cực cao gấp 4 lần so với những thử nghiệm tự bỏ tiền ra.
But -- and it's a big but --
Nhưng - đó là một chữ nhưng lớn
(Laughter)
(Tiếng cười)
it turns out, when you look at the methods used by industry-funded trials, that they're actually better than independently sponsored trials. And yet, they always manage to get the result that they want. So how does this work?
hóa ra, khi bạn nhìn các phương pháp của các thử nghiệm do công nghiệp y dược tài trợ, chúng thật sự tốt hơn nhiều so với những thử nghiệm tự tài trợ. Tuy nhiên, họ luôn đạt kết quả mà họ muốn. Vậy việc này là thế nào ?
(Laughter)
Làm thế nào chúng ta có thể giải thích hiện tượng lạ này?
How can we explain this strange phenomenon? Well, it turns out that what happens is the negative data goes missing in action; it's withheld from doctors and patients. And this is the most important aspect of the whole story. It's at the top of the pyramid of evidence. We need to have all of the data on a particular treatment to know whether or not it really is effective. There are two different ways you can spot whether some data has gone missing. You can use statistics or you can use stories. I prefer statistics, so that's what I'll do first.
Hóa ra những gì đã xảy ra là những thông tin tiêu cực đều đã mất tích nó được giấu kín khỏi các bác sĩ và các bệnh nhân. Và đây là phần quan trọng nhất của toàn câu chuyện. Nó là đỉnh cao của bằng chứng. Chúng ta cần phải có tất cả dữ liệu từ cuộc điều trị đặc biệt để biết nó có thật sự đạt hiệu quả hay không. Và đây là 2 cách mà bạn có thể phát hiện một số dữ liệu đã bị mất tích hay không. Bạn có thể sử dụng các số liệu thống kê hay những mẩu chuyện. Riêng tôi, tôi thích số liệu thống kê hơn, vị vậy, đó là những gì tôi sẽ nói trước.
This is a funnel plot. A funnel plot is a very clever way of spotting if small negative trials have disappeared, have gone missing in action. This is a graph of all of the trials done on a particular treatment. As you go up towards the top of the graph, what you see is each dot is a trial. As you go up, those are bigger trials, so they've got less error; they're less likely to be randomly false positives or negatives. So they all cluster together. The big trials are closer to the true answer. Then as you go further down at the bottom, what you can see is, on this side, spurious false negatives, and over on this side, spurious false positives. If there is publication bias, if small negative trials have gone missing in action, you can see it on one of these graphs. So you see here that the small negative trials that should be on the bottom left have disappeared. This is a graph demonstrating the presence of publication bias in studies of publication bias. And I think that's the funniest epidemiology joke you will ever hear.
Đây là biểu đồ phân tích tổng hợp. Và biểu đồ phân tích tổng hợp là cách phát hiện thông minh nếu những tư liệu tiêu cực biến mất, bị mất tích. Đây là biểu đồ của tất cả các cuộc thử nghiệm đã được thực hiện dựa trên một cuộc điều trị đặt biệt. Và khi các bạn hướng lên trên đỉnh của biểu đồ, những gì bạn thấy là mỗi chấm nhỏ là một thử nghiệm. Khi bạn nhìn lên, những cái chấm đó là những thử nghiệm lớn hơn, vì thế nó ít mắc lỗi hơn. Cho nên chúng có ít những kết quả dương tính, âm tính sai một cách tùy tiện. Do đó chugs bó lại với nhau. Những thử nghiệm lớn này gần với đáp án đúng. Sau đó đi xa hơn xuống phía dưới, những gì bạn thấy ở phía trên bên này là những kết quả âm tính sai, và phía trên bên này là những kết quả dương tính sai. Nếu có sự thiếu khách quan nguồn dữ liệu, nếu những thử nghiệm âm tính nhỏ biến mất, bạn có thể thấy nó trên một trong số các biểu đồ này. Vậy bạn có thể thấy ở đây, những thử nghiệm âm tính nhỏ này nên ở phía dưới bên trái đã không xuất hiện. Đây là biểu đồ chứng minh sự thiếu khách quan nguồn dữ liệu trong các nghiên cứu về sự thiếu khách quan nguồn dữ liệu. Và tôi cho rằng đó là lời nói đùa hài hước nhất về dịch tễ học từng được nghe
(Laughter)
Rằng làm thế nào để chứng minh điều đó theo số liệu thống kê,
That's how you can prove it statistically. But what about stories? Well, they're heinous, they really are. This is a drug called reboxetine. This is a drug which I, myself, have prescribed to patients. And I'm a very nerdy doctor. I hope I go out of my way to try and read and understand all the literature. I read the trials on this. They were all positive, all well-conducted. I found no flaw. Unfortunately, it turned out, that many of these trials were withheld. In fact, 76 percent of all of the trials that were done on this drug were withheld from doctors and patients. Now if you think about it, if I tossed a coin a hundred times, and I'm allowed to withhold from you the answers half the times, then I can convince you that I have a coin with two heads. If we remove half of the data, we can never know what the true effect size of these medicines is.
nhưng còn theo các câu chuyện thì sao? À, chúng cực kì tàn ác, thực sự là vậy. Đây là một loại thuốc gọi là reboxetine. Đây là thuốc mà tự tay tôi đã kê đơn cho các bệnh nhân. Và tôi là một bác sĩ đam mê các hoạt động trí não. Tôi hy vọng tôi cố gắng đi ra khỏi chuyên môn của mình để cố đọc và hiểu các tài liệu. Tôi đọc các thử nghiệm về điều này.Tất cả đều tích cực. Tất cả đều được thực hiện tốt.. Tôi không tìm thấy lỗi. Thật không may, hóa ra rất nhiều trong số những thử nghiệm này bị che giấu. Thực sự, có 76% trong tất cả các thử nghiệm được thực hiện với loại thuốc này bị giấu kín khỏi các bác sĩ và bệnh nhân. Giờ đây nếu bạn nghĩ về nó, nếu tôi tung đồng xu 100 lần, và tôi có quyền giữu kín với bạn các đáp án trong một nửa số lần sau đó tôi có thể thuyết phục bạn rằng tôi có một đồng xu hai mặt. Nếu chúng ta bỏ một nửa dữ liệu, chúng ta không bao giờ biết được hiệu quả thực sự của những viên thuốc này là gì.
And this is not an isolated story. Around half of all of the trial data on antidepressants has been withheld, but it goes way beyond that. The Nordic Cochrane Group were trying to get ahold of the data on that to bring it all together. The Cochrane Groups are an international nonprofit collaboration that produce systematic reviews of all of the data that has ever been shown. And they need to have access to all of the trial data. But the companies withheld that data from them. So did the European Medicines Agency -- for three years.
Và đây không phải là một vấn đề riêng biệt. Khoảng một nửa trong tất cả các dữ liệu thử nghiệm về thuốc chống suy nhược đã bị giữ kín. nhưng nó đi xa hơn. Tập đoàn Cochrane ở Bắc Âu đã cố gắng giữ lại các dữ liệu đó để gộp chúng lại với nhau. Các tập đoàn Cochrane là tổ chức hợp tác quốc tế phi lợi nhuận đã đưa ra bài phê bình hệ thống về tất cả các dữ liệu đã được trình diện. Và họ cần phải tiếp cận với tất cả các dữ liệu từ thử nghiệm. Tuy nhiên, các công ty giữ tư liệu đó, và Cơ quan y tế châu Âu cũng làm vậy trong ba năm liền. Đây là vấn đề đang thiếu một giải pháp.
This is a problem that is currently lacking a solution. And to show how big it goes, this is a drug called Tamiflu, which governments around the world have spent billions and billions of dollars on. And they spend that money on the promise that this is a drug which will reduce the rate of complications with flu. We already have the data showing it reduces the duration of your flu by a few hours. But I don't care about that, governments don't care. I'm sorry if you have the flu, I know it's horrible, but we're not going to spend billions of dollars trying to reduce the duration of your flu symptoms by half a day. We prescribe these drugs. We stockpile them for emergencies on the understanding they'll reduce the number of complications, which means pneumonia and death. The infectious diseases Cochrane Group, which are based in Italy, has been trying to get the full data in a usable form out of the drug companies, so they can make a full decision about whether this drug is effective or not, and they've not been able to get that information. This is undoubtedly the single biggest ethical problem facing medicine today. We cannot make decisions in the absence of all of the information.
Và để chỉ rõ nó lớn thế nào, thì đây là một loại thuốc gọi là Tamiflu, mà các chính phủ trên thế giới đã chi hàng tỷ hàng tỷ đô la. Họ bỏ tiền ra với cam đoan đây là một loại thuốc sẽ làm giảm tỷ lệ biến chứng bệnh cúm. Chúng ta đã có dữ liệu cho thấy nó sẽ làm giảm thời gian bệnh cúm của bạn trong vài giờ. Nhưng tôi thực sự không quan tâm điều đó. Chính phủ không quan tâm điều đó. Tôi rất tiếc nếu bạn bị cúm, tôi biết là nó kinh khủng, nhưng chúng tôi sẽ không chi hàng tỷ đô la chỉ để giảm thời gian các triệu chứng cúm của bạn trong nửa ngày. Chúng tôi kê đơn những loại thuốc này, chúng tôi dự trữ nó cho những trường hợp khẩn cấp với suy nghĩ rằng chúng sẽ làm giảm số lượng biến chứng, đó là viêm phổi và đó là cái chết. Các tập đoàn Cochrane về bệnh truyền nhiễm có trụ sở tại Ý đã cố gắng để thu thập đầy đủ dữ liệu hữu dụng ra khỏi các công ty dược phẩm để họ có thể đưa ra kết luận đầy đủ về việc thuốc này có hiệu quả hay không, và họ không thể nhận được thông tin đó. Không còn nghi ngờ gì nữa, đây đơn giản là vấn đề đạo đức lớn nhất đang đối mặt với y học hiện nay. Chúng ta không thể đưa ra quyết định khi thiếu tất cả các thông tin.
So it's a little bit difficult from there to spin in some kind of positive conclusion. But I would say this: I think that sunlight is the best disinfectant. All of these things are happening in plain sight, and they're all protected by a force field of tediousness. And I think, with all of the problems in science, one of the best things that we can do is to lift up the lid, finger around at the mechanics and peer in.
Cho nên, từ đó có chút khó khăn để đưa ra vài câu kết luận tích cực. Nhưng tôi phải nói điều này: Tôi nghĩ rằng ánh nắng là chất diệt vi khuẩn tốt nhất. Mọi vấn đề đang diễn ra với cái nhìn đơn điệu, và chúng được che mắt bởi một phạm vi ảnh hưởng nhàm chán. Tôi nghĩ rằng, với tất cả những vấn đề trong khoa học, một trong những điều tốt nhất mà chúng ta có thể làm là phơi bày sự thật, chỉ tay vào quy trình và quan sát kĩ.
Thank you very much.
Cảm ơn các bạn rất nhiều.
(Applause)
(Vỗ tay)