#sciencebased? — Это проблема научных исследований!

Наука здесь, доказательная база там. Обилие информации, которую хотят дать нам некоторые влиятельные лица из научной литературы, может привести к путанице, а иногда даже противоречиво. Во многих случаях исследования, кажется, бросают вызов всем принципам, которые возникли за десятилетия естественного развития спорта. Поэтому многие упорные спортсмены нередко вообще не принимают знания из литературы. Однако, почему мы не должны судить преждевременно и не все исследования одинаковы, сегодня мы рассмотрим подробнее.

Как ученый, который тренируется со страстью и страстью, мне всегда кажется, что определенные средства массовой информации или люди в общественных местах пытаются интерпретировать научные данные и тем самым представляют совершенно иную картину, чем исследование или общность литературы. Причиной этого является то, что многие не понимают различий между исследовательскими работами, что затрудняет правильную интерпретацию результатов или выявляет только те аспекты, которые соответствуют их собственным убеждениям. Есть несколько моментов, которые мы должны понять, прежде чем пытаться извлечь практические рекомендации из научных исследований.

Интервенционные исследования

Лучший способ проверить, приводит ли определенное вмешательство, то есть определенная диета, вещество, программа тренировок и т. д. к определенному результату, — это исследование вмешательства , в котором можно получить экспериментальные данные . Тем не менее, существуют разные типы этих интервенционных исследований с различной информативностью.

Исследования на клетках

В исследованиях клеток, как следует из названия, выводы делаются на основе того, насколько хорошо клетки реагируют на определенное вещество или определенные воздействия окружающей среды в лабораторных условиях. Поскольку это не живой организм, а только отдельные компоненты в чашке Петри или пробирке, клеточные исследования также называют исследованиями «in vitro» (вне живого организма). По этой причине они обычно являются лишь первым шагом для проверки определенных отношений без особых усилий и без ущерба для людей и животных. Тем не менее, неясно, вызвана ли та же самая реакция также «in vivo», то есть в живом организме, поскольку многочисленные метаболические факторы могут привести к тому, что исследуемое вещество в форме и количестве попадает в клетки организма.

Исследования на животных

С точки зрения своей информативности исследования на животных несколько более подходят, чем клеточные тесты, но все же не дают полной информации о том, как вмешательство воздействует на людей. Примером этого является то, что крысы, которые часто являются предметом исследований на животных, потому что их метаболизм похож на человека и их легко содержать, обращаются с сахаром иначе, чем мы, люди, поэтому знание о сахаре для нас не 1: 1 могут быть переданы Тем не менее, тестирование на животных — это единственный способ проверить вещи заранее и выяснить, есть ли риск или польза для людей. Это может минимизировать риск причинения вреда в исследованиях на людях.

Исследования на людях

Перед утверждением исследования на людях исследователи должны подать очень подробное заявление, чтобы комитет по этике проверил, что эксперимент не наносит вреда участникам . Можно. Но и здесь есть определенные параметры, которые определяют информативность. Так называемые рандомизированные контрольные исследования , также известные как «рандомизированные контролируемые исследования», вкратце РКИ , имеют наибольшее значение. В медицине, за некоторыми исключениями, каждый препарат в этом типе исследования должен несколько раз проявить себя, прежде чем он будет одобрен для рынка.

Чтобы выяснить, приводит ли вещь к определенному результату, РКИ должны соответствовать следующим критериям:

1. Группу людей случайным образом разделяют (рандомизируют) на одну или несколько групп вмешательства и контрольную группу. Из-за случайного разделения любые индивидуальные различия между субъектами делятся поровну. К ним относятся, например, «хорошая» или «плохая» генетика, образ жизни, курильщики, больные или здоровые люди и т. Д. Таким образом, случайное деление дает две или более группы на одинаковом уровне.
2. Группа (ы) вмешательства получат меру, которую необходимо исследовать. Будь то диета, вещество или протокол тренировки. В случае нескольких групп вмешательства можно использовать разные дозы, комбинации и градации и сравнивать их с контрольной группой.
3. Контрольной группе дают плацебо. Чтобы выяснить, работает ли проверенная мера, вмешательство следует сравнить с отсутствием вмешательства, если контрольная группа не знает, что оно не получит никакого вмешательства. В противном случае существует риск того, что возможный эффект в группе вмешательства зависит только от испытуемых, знающих, что они получают меру. В результате контрольная группа получает плацебо, например таблетки без активного ингредиента.
4. Применение вмешательства должно быть слепым. Подобно плацебо, это означает, что участники не должны быть в состоянии определить, принадлежат ли они к группе вмешательства и, таким образом, получить меру для тестирования или они находятся в группе плацебо. Чтобы пойти еще дальше, двойное слепое исследование означает, что даже те, кто использует или назначает меру участникам, не знают, является ли это вмешательством или плацебо. Например, таблетки для вмешательства и плацебо распространяются человеком, который не знает, какие таблетки содержат активный ингредиент.

Таким образом, RCT способен точно изолировать эффект тестируемого продукта или меры, сохраняя при этом все остальные базовые условия как можно более одинаковыми. Со временем определяется, действительно ли вмешательство имеет эффект. Однако, особенно когда мы смотрим на исследования по определенным диетам, мы должны помнить о некоторых ограничениях.

1. Невозможно ослепить группы потому что и участники, и исследователи должны знать, каким руководствам следует следовать. Например, если группе вмешательства предписано не есть мясо, это также может повлиять на их повседневное поведение.
2. Людям, как правило, трудно следовать новой диете. Поэтому нередко показатель соответствия указанным рекомендациям составляет всего 50 процентов, и, следовательно, на самом деле это не так. Тестовое вмешательство представляет. Единственный способ избежать этой проблемы — это обследовать пациентов в стационаре, то есть запереть их и предоставить им только ту еду и еду, которые соответствуют рекомендациям. Однако для проведения такого расследования участникам необходимо получить компенсацию с высоким уровнем компенсации, что, с одной стороны, делает исследование очень дорогим, а с другой — серьезно ограничивает продолжительность и количество участников.
3. Интервенционные исследования дороги и недолговечны. Такие вещи, как сердечно-сосудистые заболевания или рак, развиваются годами и заставляют группу субъектов принимать определенную диету в течение следующих 20 лет. Выписывать рецепты и следовать им сложно. Будете ли вы есть вегетарианскую диету для изучения в течение следующих 20 лет, если вам нравится есть кусок мяса время от времени? Это большой шаг для одного человека. Это еще одна причина, почему экспериментальные исследования обычно не длятся дольше, чем несколько недель или месяцев. Чтобы оценить риск возможного заболевания, обычно измеряются только суррогатные маркеры, такие как показатели содержания жира в крови или артериальное давление, которые предназначены для прогнозирования определенного риска. Однако болезнь не всегда должна возникать только потому, что суррогатные маркеры повышены.
4. У вас меньше участников. Как уже упоминалось, субъекты интервенционных исследований обычно получают своего рода пособие по расходам, чтобы оставаться на высоте и повышать мотивацию к участию. Также трудно найти достаточно предметов и затем держать их в исследовании. Если участников слишком мало, становится важным собрать достаточно данных и доказать различия между вмешательством и плацебо со статистической значимостью (подробнее об этом позже). Тогда говорят о недостаточной статистической мощности. Возможно, одна группа фактически нарастила мышцы или потеряла больше жира, но число участников было слишком маленьким, чтобы быть статистически значимым.

Несмотря на то, что интервенционные исследования являются лучшим способом найти причину для эффекта, некоторые из упомянутых ограничений можно исправить, если мы посмотрим на существующие статистические данные для разных групп и сделаем из них выводы. Эти типы исследований называются наблюдательными исследованиями или эпидемиологическими исследованиями , потому что мы активно не изменяем и не контролируем параметр, а вместо этого ищем взаимосвязи и корреляции. Однако проблема в том, что они не могут доказать, что определенная причина имеет определенный эффект.

Соотношение между Причинность
(соотношение между причинностью)

Существует значительная разница между причинно-следственной связью, то есть доказанной связью эффекта вследствие вмешательства, и корреляцией, которая получается из наблюдательных исследований. Ярким примером является взаимосвязь между размером футболок и размером тела. Эпидемиологическое исследование показало бы, что высокие люди носят большие футболки. Однако это не означает, что ношение больших футболок увеличит ваш рост.

Теперь можно было бы провести интервенционное исследование и разделить группу людей одинакового роста на две равные группы: одна группа в течение двух лет носила футболки большего размера, а другая — в футболках меньшего размера, чтобы выяснить, является ли она наиболее Конец есть разница в высоте.

Несколько более практичным примером является связь между легкими напитками и диабетом. Люди, которые часто употребляют безалкогольные напитки без сахара, как правило, чаще страдают диабетом в обсервационных исследованиях. Но если вы дадите здоровым людям воду или шипучий напиток без сахара в интервенционном исследовании, то вы не увидите никакой разницы в возникновении нарушения обмена веществ. Таким образом, только эксперимент доказывает, что легкие напитки не приводят к диабету и, таким образом, лишает законной силы гипотезу, которая может быть получена из наблюдательного исследования . Вместо этого диабетики чаще выбирают альтернативы без сахара, что облегчит им регулирование уровня сахара в крови.

Есть также вещи, которые, кажется, имеют корреляцию без причины. Например, в летние месяцы потребление мороженого увеличивается одновременно с убийствами в Соединенных Штатах. Однако это не значит, что мороженое превращает вас в убийцу. То, что две вещи происходят одновременно, не означает, что одна вызывает другую.

У вас может сложиться впечатление, что обсервационные исследования только сбивают с толку, и средства массовой информации фактически используют такие данные, чтобы шокировать тревожными заголовками. Эпидемиологические исследования имеют некоторые преимущества по сравнению с интервенционными исследованиями. С одной стороны, они дешевле, потому что вам не нужно платить участникам, которые должны придерживаться вмешательства. Вместо этого вам просто нужно собрать данные и оценить их. Кроме того, можно обследовать значительно большее количество людей, поскольку данные обычно доступны в больших базах данных. Наконец, обсервационные исследования помогают сформулировать гипотезы, которые впоследствии могут быть подтверждены или опровергнуты интервенционными исследованиями, чтобы фактически выяснить, существует ли причинно-следственная связь между двумя вещами.

Как интерпретировать результаты исследования

Теперь мы знаем разницу между разными типами исследований и знаем, что исследования измеряют разницу между двумя группами. Вы не можете просто дать группе добавку и посмотреть, сколько мышц они нарастили за двенадцать недель. Вам нужна контрольная группа, чтобы иметь возможность приписать эффекты дополнению.

Но даже если вы сравниваете две группы друг с другом, возможно, вам просто повезло и вы измерили разницу. Чтобы исключить это, существует математическое значение, p-значение, также известный как p-значение на английском языке. Проще говоря, этот параметр говорит нам, насколько вероятно, что наблюдаемая разница будет основана на чистой случайности. Например, значение 0,6 означает, что вероятность случайного результата составляет 60 процентов. Таким образом, ученые согласились с тем, что значение p менее 0,05 или пятипроцентный шанс на случайность означают, что результат считается статистически значимым.

>> Здесь вы можете заказать самую модную одежду для фитнеса по лучшей цене

Это значение является наиболее важным параметром, который необходимо учитывать при интерпретации. Чем выше популяция исследования, то есть чем больше участников оно включает, и чем больше измеренная разница между группами, тем ниже значение p и, следовательно, вероятность случайных результатов. Однако исследования с низким значением p недостаточно, чтобы сделать абсолютные выводы. Чем больше исследований указывают в определенном направлении, тем яснее картина, которую они рисуют. По этой причине, особенно в пилотных исследованиях, часто можно прочитать предложение: «Необходимы дополнительные исследования для подтверждения эффекта». Не указывают ли результаты нескольких исследований в одном направлении или они существуют? очень мало данных, которые указывают на эффект, нужно быть осторожным, чтобы сделать окончательный вывод.

Систематические обзоры и мета-анализы

По указанным выше причинам проводятся систематические обзоры, в которых исследователи пытаются обобщить имеющиеся данные из доступных исследований по определенной теме. Они также объясняют, как они организовали поиск исследований, чтобы снизить риск включения только тех исследований, которые, например, имеют положительный эффект и игнорируют других, которые противоречат личному мнению исследователей. Вы бы назвали это «Cherrypicking» или если бы мы использовали немецкую поговорку: «выбери изюм из пирога». Это также верно Разница между систематическим обзором и обычным обзором, в котором авторы не объясняют, как они провели поиск.

После того, как все соответствующие исследования были найдены для обзора, они могут быть объединены в так называемый метаанализ , в котором обобщаются все доступные данные исследований по теме. Они обычно представляют свои результаты на диаграмме, называемой Лесной участок . Таким образом, вы получите быстрый обзор.

Как видите, все четыре исследования указывают в одном направлении. Горизонтальные линии показывают потенциальное отклонение результатов. В науке это также называется «доверительный интервал». Следовательно, исследование № 3 имеет высокую потенциальную дисперсию, что означает, что повторение исследования может привести к различным результатам В итоге мы видим из ромба ниже, какой эффект и в каком направлении приняли исследования вместе. Это причина, почему мета-анализы являются наиболее значимыми и показывают более широкую картину о литературе. Также возможно, что некоторые исследования указывают в отрицательном направлении, в то время как другие сообщают о положительной тенденции. Только полнота данных позволяет сделать практические выводы.

Мета-анализ может включать результаты как РКИ, так и наблюдательных исследований . Поэтому следует отметить, что качество мета-анализа во многом зависит от исследований, которые в нем кратко изложены. Метаанализ плохих исследований — плохой метаанализ. Даже если включены слишком разнообразные исследования, метаанализ может ввести в заблуждение.

Например, если метаанализ хочет определить, увеличивает ли потребление белка рост мышц, одно исследование может включать 1000 70-летних, которые едят на две столовые ложки больше бобов в день в течение трех недель и не наращивают мышцы, пока один находится на Другое исследование посвящено горстке 21-летних, которые в течение двух лет принимают стероиды, усердно занимаются физическими упражнениями и выливают в себя сывороточный белок, растущий естественным образом, как сорняки. Мета-анализ этих двух исследований будет в значительной степени основан на результатах первого исследования, поскольку в нем участвовало больше участников и, следовательно, неправильно создавалось впечатление, что белок мало влияет на рост мышц. Проблема называется гетерогенностью и просто означает, что он слишком отличается и, следовательно, не сопоставим для экзаменов в мета-анализе относительно дизайна, участников и используемых методов.

Некоторые аспекты неоднородности могут быть измерены. Они упоминаются как статистическая гетерогенность. Другие, с другой стороны, не могут быть измерены и поэтому упоминаются как клиническая гетерогенность . Статистическая неоднородность означает, что в исследованиях использовались разные статистические методы для измерения результата. Это выражается как p-значение и I²-значение . Последнее из двух показывает, насколько велики различия между исследованиями. Значение 25 процентов считается низким, а 75 процентов — высоким. Однако это ничего не говорит о клинической неоднородности. Единственный способ оценить их — это посмотреть на отдельные исследования и оценить, проводились ли они в сопоставимых ситуациях. Мета-анализ обычно обеспечивает таблицы с исследованиями, которые были включены, но не так просто просмотреть и сравнить каждое исследование в деталях.

РКИ против Метаанализ

Теперь вы можете спросить себя, что лучше. Огромное рандомизированное контрольное исследование с 5000 предметами или метаанализ, который включает 100 небольших исследований с 50 предметами в каждом? Большой RCT, вероятно, сможет поддерживать более высокий стандарт, поэтому он должен быть более надежным. Тем не менее, это также зависит от того, как исследования выглядят индивидуально. Исследование, проведенное в одном из самых престижных журналов мира, Медицинском журнале Новой Англии, показало, что 35 процентов крупномасштабных РКИ дали результаты, которые противоречили предыдущим метаанализам. [1]. Проще говоря, это означает, что вы можете доверять результатам мета-анализа с уверенностью 65 процентов. Конечно, это опять-таки зависит от неоднородности результатов и статистической значимости данных.

Заключение

В этой статье мы подробно описали, какие факторы следует учитывать при рассмотрении научных исследований. Многие делают ошибку и читают только конспект одного исследования на PubMed и впоследствии считают, что они получили релевантную для практики и безоговорочно достоверную информацию. Но самое позднее вы должны были заметить, что это не так просто. Если вы ленивы и ищете быстрый ответ, то лучше всего провести метаанализ по определенной теме. Кроме того, вы можете найти крупномасштабное контрольное исследование, которое включает группу людей, которые имеют к ним отношение.

Наука сложна и никогда не может дать однозначного ответа. Цель состоит в том, чтобы захватить и представить реальность так же точно и как можно точнее. Но мы всегда должны осознавать, что существует вероятность того, что нарисованное изображение не будет на 100 процентов правильным.

Даже если эта статья стала достаточно длинной, упомянутые пункты представлены в очень упрощенной форме, чтобы дать вам, сообществу, руководство, с помощью которого вы сможете лучше интерпретировать результаты исследования и понять, неправильно ли кто-либо интерпретировал исследование или даже ошибочно не по назначению для его собственной выгоды.