One simple vitamin can reduce your risk of heart disease.
비타민 1종만으로도 심장질환 위험을 줄일 수 있습니다.
Eating chocolate reduces stress in students.
초콜릿 섭취는 학생의 스트레스를 낮춰줍니다.
New drug prolongs lives of patients with rare disease.
신약은 희귀병 환자의 수명을 연장합니다.
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?
건강 관련 헤드라인은 매일 나오는데, 때때로 전혀 다른 의견을 내기도 하죠. 관계는 단절되어 있죠. 방대하고 시선을 끄는 헤드라인과 넘쳐나는 의학 연구 결과 사이에요. 어떻게 하면 눈길을 사로잡는 헤드라인에 현혹되지 않을 수 있을까요?
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.
헤드라인의 신뢰성을 판단하는 최선의 방법은 연구 원문을 보는 것 입니다. 가상의 연구 시나리오를 상상해보겠습니다. 앞서 말한 세 가지 헤드라인에 대한 것을요.
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.
첫 예시에 대한 설명을 집중해서 보시기 바랍니다. 헤드라인 클릭하기 전에 질문의 답을 생각해보시기 바랍니다. 이는 단순화된 시나리오 입니다. 실제 연구는 훨씬 많은 요소들을 자세히 묘사하고 설명합니다. 이 시나리오 실행의 목적은 모든 필요한 정보가 포함되있다고 전제합니다.
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.
심장질환 효과에 대해 먼저 알아볼까요. 가상의 헬시움이라는 비타민이 있다고 가정해 봅시다. 연구 결과 헬시움을 복용한 실험 참가자는 가짜 약을 섭취한 참가자보다 HDL 콜레스테롤 수치가 높았습니다. HDL 콜레스테롤 수치가 원래 높았던 환자들과 비슷한 수준이 되었습니다. 이전 연구에서는 HDL 콜레스테롤 수치가 원래 높은 참가자들은 심장질환에 걸릴 확률이 낮았습니다.
So what makes this headline misleading: "Healthium reduces risk of heart disease."
우리를 현혹하는 헤드라인은 다음과 같습니다. "헬시움은 심장질환에 걸릴 확률을 낮춥니다"
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.
헤드라인의 문제점은 실제 연구에서 헬시움의 심장질환 예방여부를 조사하지 않았다는 점입니다. 헬시움의 효과만을 측정하였죠. 특정 콜레스테롤 수치에 대해 말이죠. 원래 콜레스테롤 수치가 높은 사람이 심장마비에 걸릴 확률이 낮다는 사실이 헬시움을 복용하여 콜레스테롤 수치가 증가한 다른 환자들에게도 똑같이 적용된다는 뜻이 아닙니다.
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.
이제 헬시움의 예시를 파헤쳐보았으니 특히 재미있는 미스테리를 직접 경험해 볼까요. 초콜릿 섭취와 스트레스의 상관관계입니다 가상실험에는 10명의 학생이 참여하여 5명은 일일 권장량의 초콜릿을 먹고 5명은 전혀 먹지 않았습니다 동일 학급이기 때문에 하루 일정은 같았습니다. 연구가 끝날 무렵, 초콜릿 섭취 그룹은 그렇지 않은 통제 그룹보다 스트레스를 덜 받았습니다.
What’s wrong with this headline: "Eating chocolate reduces stress in students"
다음 헤드라인의 문제는 무엇일까요? "초콜릿 섭취는 학생의 스트레스를 감소시킵니다"
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.
10명의 샘플로 일반적인 결론을 도출하는 것은 논리의 비약입니다. 참여자가 적을수록 랜덤 샘플은 샘플 자체가 전체 인구를 대표한다고 보기 어렵기 때문입니다. 예를 들어 더 많은 인구 샘플에서 각각 절반을 남성과 여성이 차지한다면 10명의 샘플을 추출하면 70%가 남성이고 30%가 여성일때 왜곡확률은 12%입니다. 100명의 샘플에서는 0.0025%미만의 확률이지만 1000명의 샘플에서는 6 x 10^-36의 확률보다 낮아집니다.
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.
이와 같이 참여자 수가 적으면 개개인의 결과가 전체 결과에 막대한 영향을 미칩니다. 따라서 큰 맥락의 경향을 왜곡할 수 있습니다. 그럼에도 연구자들이 적은 참여자의 연구를 하는 충분한 이유도 있습니다. 적은 수의 샘플에서 시작해 연구 결과가 전망이 있는지, 총체적이고 고비용의 연구를 계속할지 평가할 수 있습니다. 어떤 연구는 특정한 집단의 참가자가 필요합니다. 많은 인원을 모집하기에 힘든 참가자가 필요할 수도 있죠. 여기서 핵심은 재현 정도 입니다. 만약 기사가 결론을 참가 인원이 적은 연구를 바탕으로 했다면 결론은 의심스러울 수 있습니다. 하지만 비슷한 결과를 낸 많은 연구를 토대로 한다면 더 신빙성이 있겠죠.
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.
여전히 퍼즐 조각이 하나 남아있습니다. 이번 연구에서는 치사율이 높은 희귀병에 대한 신약으로 실험을 합니다. 2,000명의 참가자 샘플에서 진단에 따라 약을 복용하는 참가자는 가짜 약을 섭취한 그룹보다 더 오래 삽니다.
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?
이번에는 질문을 살짝 바꿔봅시다. 만약 헤드라인 내용이 정당한지 결정하기 전 알아야 요소는 뭘 까요? "신약으로 희귀병 환자 수명 연장" 이건 정당화 될 수 있나요?
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.
그것을 결정하기 전에 얼마나 수명을 연장시키는지 여러분들은 알고 싶을 겁니다. 때때로 연구결과는 과학적으로 타당하면서도 실제결과에는 적합하지 않습니다. 예를 들어 췌장암 임상 실험에서 10일의 수명 연장이라는 결과가 나온다면
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.
이로 인해 놀라운 의학기사 헤드라인을 보게 될 겁니다. 그럴 때는 연구를 찬찬히 보십시오. 돈을 지불하지 않고는 논문 전문을 보지는 못 하겠지만, 실험 설계 요약본은 볼 수 있습니다. 그리고 무료 초록에서도 결과를 볼 수 있습니다. 뉴스 기사 내 텍스트로도 가능하죠 뉴스에서 다루는 연구결과를 살펴보는 것은 흥미로운 일이며 연구 결과를 이해하는 것은 중요합니다