One simple vitamin can reduce your risk of heart disease.
ビタミン1種類のみで 心臓病の危険性が減少
Eating chocolate reduces stress in students.
チョコレートを食べると 学生のストレスが軽減
New drug prolongs lives of patients with rare disease.
新薬が希少疫病の延命に
Health headlines like these are published every day, sometimes making opposite claims from each other. There can be a disconnect between broad, attention-grabbing headlines and the often specific, incremental results of the medical research they cover. So how can you avoid being misled by grabby headlines?
毎日このような見出しの 健康に関する記事が掲載されていますが 中には 互いに逆の主張を しているものもあります 大胆で 興味をそそる見出しと その元となった医学研究が しばしば具体的に示している 改善の度合いとの間には 食い違いがあることもあります では人目を引く見出しに惑わされないには どうしたらよいのでしょうか
The best way to assess a headline’s credibility is to look at the original research it reports on. We’ve come up with a hypothetical research scenario for each of these three headlines.
見出しの信頼性を判断する 1番の方法は 報道の元となっている 学術調査をあたってみることです 私たちはこれら3つの見出しの それぞれに対し 仮想の研究シナリオを作りました
Keep watching for the explanation of the first example; then pause at the headline to answer the question. These are simplified scenarios. A real study would detail many more factors and how it accounted for them, but for the purposes of this exercise, assume all the information you need is included.
最初の例の説明をよく見て 質問に答えるため 見出しで一時停止をしましょう これらは簡略化されたシナリオです 本物の研究はより多くの要因の詳細を述べ それがどのように成り立つかを説明しています しかしこの演習では あなたに必要な情報がすべて 含まれていると仮定します
Let’s start by considering the cardiovascular effects of a certain vitamin, Healthium. The study finds that participants taking Healthium had a higher level of healthy cholesterol than those taking a placebo. Their levels became similar to those of people with naturally high levels of this kind of cholesterol. Previous research has shown that people with naturally high levels of healthy cholesterol have lower rates of heart disease.
ではヘルシウムというビタミンが 心血管系へ与える効果をみてみましょう 研究によると ヘルシウムを摂取した被験者が プラセボ(偽薬)を摂取した被験者より 善玉コレステロール値が高いと分かりました その数値はコレステロールが 生まれつき高い人と 似たような値になりました 以前の研究では生まれつき 善玉コレステロール値が高い人の方が 心臓病になる可能性が低いと 示されていました
So what makes this headline misleading: "Healthium reduces risk of heart disease."
では「ヘルシウムが 心臓病のリスクを減少させる」 という見出しの 何が誤解を招くのでしょうか
The problem with this headline is that the research didn’t actually investigate whether Healthium reduces heart disease. It only measured Healthium’s impact on levels of a particular kind of cholesterol. The fact that people with naturally high levels of that cholesterol have lower risk of heart attacks doesn’t mean that the same will be true of people who elevate their cholesterol levels using Healthium.
この見出しの問題は この研究では ヘルシウムが心臓病を減少させるかどうかの 調査を実際には行っていないことです 測定したのはヘルシウムが 特定の種類のコレステロール値に 及ぼす影響だけでした 生まれつきそのような種類の コレステロール値が高い人の方が 心臓発作を起こすリスクが 低いからといって ヘルシウムにより コレステロール値を上げた人にも 同様な結果になるとは限りません
Now that you’ve cracked the case of Healthium, try your hand at a particularly alluring mystery: the relationship between eating chocolate and stress. This hypothetical study recruits ten students. Half begin consuming a daily dose of chocolate, while half abstain. As classmates, they all follow the same schedule. By the end of the study, the chocolate eaters are less stressed than their chocolate-free counterparts.
ヘルシウムの件の 謎解きをしたので 誘惑的な謎を解いてみましょう チョコレートを食べることと ストレスの関連性についてです この架空の研究では10人の生徒を 被験者としています 半分は毎日チョコレートを食べ続け もう半分はチョコレートを控えます 同じクラスの生徒たちであるため 同じスケジュールで過ごします 実験終了時には チョコレートを食べた生徒のストレスは チョコレートを食べなかった生徒より 少なくなっていました
What’s wrong with this headline: "Eating chocolate reduces stress in students"
では次の見出しの 何が間違っているのでしょうか 「チョコレートを食べることで 生徒のストレスが減少する」
It’s a stretch to draw a conclusion about students in general from a sample of ten. That’s because the fewer participants are in a random sample, the less likely it is that the sample will closely represent the target population as a whole. For example, if the broader population of students is half male and half female, the chance of drawing a sample of 10 that’s skewed 70% male and 30% is about 12%. In a sample of 100 that would be less than a .0025% chance, and for a sample of 1000, the odds are less than 6 x 10^-36.
10人の被験者から 一般の生徒に対する 結論を導いてしまうのは無理があるでしょう なぜならランダムに選ばれた サンプル数が少ないほど サンプルが標的集団全体を 忠実に表すのは難しくなるからです 例えば多くの生徒がいて 男女半々とすると その中から10人を選んだ時 男性70% 女性30%と 偏った割合になる確率は約12%になります 100人を選んだ場合 (70:30になるのは) 0.0025%より小さくなります そして1000人のサンプルでは 確率は6×(10のマイナス36乗)より 小さくなります
Similarly, with fewer participants, each individual’s outcome has a larger impact on the overall results— and can therefore skew big-picture trends. Still, there are a lot of good reasons for scientists to run small studies. By starting with a small sample, they can evaluate whether the results are promising enough to run a more comprehensive, expensive study. And some research requires very specific participants that may be impossible to recruit in large numbers. The key is reproducibility— if an article draws a conclusion from one small study, that conclusion may be suspect— but if it’s based on many studies that have found similar results, it’s more credible.
同様に 被験者数が少ないほど それぞれの個人の結果が 全体の結果により大きな影響を与え 全体的な傾向を歪めてしまうのです それでも科学者が小規模な研究を行う 正当な理由が多くあります 少ないサンプル数で 始めることによって その結果を用いて より複雑で 費用のかかる研究を行う 十分な価値があるかを 評価をすることができます また研究の中には とても限定された被験者を 大量に募ることが 不可能なものもあります ポイントは再現性で もし小規模な研究1つから 論文の結論を導き出そうとすると 結論は疑わしいものになりますが 同じような結果が得られた 多くの研究が元になっているのなら 信頼性が高まります
We’ve still got one more puzzle. In this scenario, a study tests a new drug for a rare, fatal disease. In a sample of 2,000 patients, the ones who start taking the drug upon diagnosis live longer than those who take the placebo.
まだパズルがもう1つ残っています このシナリオでは希少・難病患者に効く 新薬を研究で試します 2000人の患者のサンプルで 診断を受けた時から 新薬を摂った患者の方が プラセボを摂った患者よりも 長く生存するというものです
This time, the question is slightly different. What’s one more thing you’d like to know before deciding if the headline, "New drug prolongs lives of patients with rare disease", is justified?
今回は問題が少し異なります 「新薬が希少疫病の延命に」 という見出しの正当性を判断する前に 知らなくてはならない もう1つのことは何でしょうか
Before making this call, you’d want to know how much the drug prolonged the patients’ lives. Sometimes, a study can have results that, while scientifically valid, don’t have much bearing on real world outcomes. For example, one real-life clinical trial of a pancreatic cancer drug found an increase in life expectancy— of ten days.
これを正しいと判断する前に 新薬がどれぐらい患者の寿命を 延ばしたのかを知りたいと思うことでしょう 研究では科学的には 正当な結果であっても 時には 現実の世界では あまり意味を持たないことがあります 例えば 実際にあった すい臓ガンに対する薬のある治験では 平均余命よりも10日の 延命がみられました
The next time you see a surprising medical headline, take a look at the science it’s reporting on. Even when full papers aren’t available without a fee, you can often find summaries of experimental design and results in freely available abstracts, or even within the text of a news article. It’s exciting to see scientific research covered in the news, and important to understand the studies’ findings.
もし次の機会に 驚くような医療関係の 見出しを見たときには 報道の元となっている 科学的文献をあたってみましょう 費用を払わないと論文の全文が 見られない場合でも 実験計画や結果の概要を しばしば ただで入手可能な論文要旨や 新聞記事の中にでも 見つけることが可能です 科学的研究のニュース特集をみると 興奮もしますが 研究結果を理解することが 大切なことです