Egyesület nem ugyanaz, mint az ok-okozati

feladta június 23, 2017 által John Castle

ez a harmadik a 34 blogból álló sorozatban, amely egy Informed Health Choices projektcsapat által kidolgozott ‘kulcsfogalmak’ listáján alapul. Minden blog elmagyarázza egy kulcsfontosságú fogalmat, amelyet meg kell értenünk ahhoz, hogy értékelni tudjuk a kezelési igényeket.

————————————-

annak meghatározása, hogy az eredményt közvetlenül a kezelés okozza-e, vagy véletlenül fordul elő, ősrégi probléma. Az ok-okozati összefüggés megállapítása gyakran nehéz lehet, és az ok-okozati összefüggést olyan beavatkozáshoz rendelik, ahol a bizonyítékok ezt nem tudják bizonyítani. Számos példa van arra, hogy az asszociációt összetévesztették az ok-okozati összefüggéssel, és fontos, hogy az okozati hatás bizonyítékainak értékelésekor megfelelő vizsgálatokat végezzenek más változók kizárására.

hamis összefüggések: Egyél sajtot és kusza az ágyneműd…

sok véletlen egybeesés van az életben, ahol összefüggéseket lehet találni két látszólag véletlenszerű tényező között. Nem valószínű, hogy az egyik dolog okozza a másikat, mégis egyesek azt hihetik, hogy vannak. Például az Egyesült Államokban a sajtfogyasztás 2000 és 2009 között korrelált az emberek ágyneműbe keveredése miatti halálesetek számával . Az egyik ilyen tényező okozza a másikat? Valószínűleg nem.

hamis összefüggések:

az 1999 és 2009 között egy medencében megfulladt emberek száma is összefügg a Nicholas Cage főszereplésével készült filmek számával, amelyeket ez idő alatt adtak ki . Nagyon valószínűtlen, hogy Nicholas Cage okozza az emberek medencékbe fulladását (bár ha az áldozatok Nicholas Cage filmet néztek, akkor részesülhettek a fulladásból), de a két arány szinte azonos összefüggésben van.

megfigyelési tanulmányok: Az alkoholfogyasztás és a halálozási arány

megfigyelési vizsgálatok azok, amelyek az eredmények arányát vizsgálják olyan csoportokban, amelyek eltérő módon voltak kitéve egy beavatkozásnak vagy kockázati tényezőnek. Erős bizonyítékot szolgáltathatnak a tényezők közötti összefüggésre. Ezek azonban nem bizonyosodhatnak meg arról, hogy a vizsgált tényezők ok-okozati kapcsolatban állnak. Ez azért van, mert lehet, hogy nem számoltak ismeretlen változókkal, amelyek befolyásolják az eredményt.

1997-ben a New England Journal of Medicine közzétett egy nagyon nagy populációs tanulmányt, amely az alkoholfogyasztást és a halálozási arányokat vizsgálta (egyéb változók mellett). Nagyon világosan megmutatta, hogy a mérsékelt alkoholfogyasztás (napi 1-2 ital között) összefüggésbe hozható a halálozási arány csökkenésével minden okból, különösen a szív-és érrendszeri betegségek miatt, még azokhoz képest is, akik egyáltalán nem isznak.

eredményeikben tagadhatatlanul összefüggés van, de nem mondhatjuk biztosan, hogy maga az alkohol okozta a várható élettartam növekedését. Ennek oka az, hogy lehetnek más tényezők is, amelyek magyarázzák a különbséget. Például, mi van, ha azok az emberek, akik naponta isznak, nyugodtabbak? Összefüggés van a stressz és a szív-és érrendszeri betegségek fokozott kockázata között, és az eredményt ez okozhatta. Egy másik lehetséges magyarázat a fokozott társadalmi interakció azoknál az embereknél, akik mérsékelten isznak, mivel a magány rövidebb várható élettartammal is társulhat .

2. példa: Dohányzás és rák

a 20.század első felében nagyon nehéz volt azt mondani, hogy a cigaretta egészségügyi problémákat okozott.

az ellentmondásos érdekekkel rendelkező dohányipari vállalatok azt az elképzelést terjesztették elő, hogy a tüdőrák növekedése ebben az időszakban a megnövekedett közúti kátrányozásnak és a légszennyezésnek köszönhető. Az egyik első ember, aki megállapította a kapcsolatot a dohányzás és a tüdőrák között, Sir Richard Doll volt (az igazi első valószínűleg egy Fritz Lickint nevű német férfi, akinek ötleteit a náci kormány bitorolta). Sir Doll sok kérdést tett fel a tüdőrákos betegeknek az életükkel kapcsolatban, beleértve a dohányfogyasztás szintjét is. Feltűnően, a legnagyobb összefüggés, amelyet a tüdőrák aránya között észlelt, a dohányfogyasztással volt. Ez az egyesület többször is tartott, még akkor is, ha sok különböző csoportot tanulmányoztak több háttérrel, beleértve az orvosokat is. Az idő múlásával az összefüggést kimutató tanulmányok száma felhalmozódott, és a kollektív bizonyítékok erős jeleket adtak arra, hogy a tüdőrák okozati összefüggésben áll a rákkal. Állatkísérletek azt mutatták, hogy a dohánylé növelte a rákos megbetegedések arányát patkányokban. A sejtes vizsgálatok azt mutatták, hogy a cigarettafüst tompítja a szélcsöveinket szegélyező apró szőrsejteket, lehetővé téve a szennyező anyagok bejutását a tüdőbe. A megfigyelési tanulmányokból származó adatok összegyűjtése végül nyomást gyakorolt a kormányra, hogy javasolja az emberek dohányzásának abbahagyását.

ez egy példa arra, hogy egy asszociáció nagyon szoros összefüggésben lehet és reprodukálható a különböző populációkban, és így elegendő bizonyítékot szolgáltat az emberek cselekvésére. Az ilyen helyzetek azonban ritkák, és problémák merülnek fel, amikor az asszociációkat helytelenül ok-okozati összefüggésként ábrázolják.

a végleges ok bizonyításának legjobb módja, különösen egy gyógyszer vagy beavatkozás esetében, randomizált, kontrollos vizsgálat lefolytatása.

ok-okozati összefüggés vizsgálata randomizált kontrollos vizsgálatban (RCT)

a randomizált kontrollos vizsgálat egy olyan típusú vizsgálat, amely az eredmények előfordulását vizsgálja különböző csoportokban, amelyeket úgy választanak ki, hogy a zavaró tényezők valószínűleg nem befolyásolják az eredményt.

képzelje el, hogy az 1.faktor egy kezelés, a 2. faktor pedig az adott tünetet tapasztaló emberek száma. Függetlenül attól, hogy a résztvevők megkapják-e a kezelést (1.tényező) legyen az egyetlen különbség a két csoport között. Ideális esetben a csoportokkal kapcsolatban minden másnak pontosan meg kell egyeznie: életkoruk, nemük, etnikai hovatartozásuk, régóta fennálló egészségük, az étel, amelyet esznek, az ébredés ideje, a kapcsolataik, abszolút minden. Így tudjuk, hogy a 2. tényező változása, azaz. bármilyen változás a tüneteikben, teljes egészében a faktor hatása okozza 1 nem valami más tényező, amelynek hatása olyan módon befolyásolhatja az eredményeket, amelyet nem remélhetünk elképzelni.

nyilvánvaló, hogy nem ideális világban élünk. Olyan világban élünk, ahol mindenki más, és lehetetlen teljes bizonyossággal biztosítani, hogy semmilyen más külső tényező ne okozzon változást a 2.Faktorban. Ennek leküzdésére, megpróbáljuk megbizonyosodni arról, hogy az egyes csoportok emberei a lehető legjobban hasonlítanak – e, véletlenszerűen különböző csoportokba sorolva őket, hogy az emberek közötti sok variáció egyformán elterjedjen-hatékonyan megsemmisítve egymást. Ezután megpróbáljuk minimalizálni a külső tényezők hatását annak biztosításával, hogy a csoportok között csak a kezelésnek való kitettség változik.

az összes tényező ellenőrzésével, kivéve a tanulmányozni kívánt változót, ésszerű bizonyossággal mondhatjuk, hogy valóban okozati kapcsolat van a két tényező között.

tehát Óvakodj attól az állítástól, hogy az eredményt egy kezelés okozza …

amikor olyan cikket olvasol, amely szerint a kezelés vagy életmód tényező jobb eredményekkel jár, légy óvatos. Azok az emberek, akik kezelést keresnek és kapnak, egészségesebbek és jobb életkörülményekkel rendelkeznek, mint azok, akik nem. Ezért a kezelésben részesülő emberek előnyösnek tűnhetnek, de az eredmények közötti különbség az lehet, hogy egészségesebbek és jobb életkörülményeik vannak. Több tucat módja van annak, hogy a külső tényezők befolyásolják a kísérleti eredményeket, még egy klinikai vizsgálatban is.

az OK szétválasztása az asszociációtól trükkös üzlet, és bátor ember kell ahhoz, hogy azt állítsa, hogy véglegesen be tudja bizonyítani, hogy az egyik tényező okozza a másikat. Amit el kell vennie ettől, az egy egészséges adag szkepticizmus. Ha találkozik valakivel, aki azt vallja, hogy az egyik dolog okozza a másikat, feltételezzük, hogy tévednek, amíg meg nem győződsz az ellenkezőjéről. Kérdezd meg: van-e társulása vagy oka? Hogyan vizsgálták ezt? A tanulmány RCT volt? Hogyan tartották meg az összes többi változót.

amikor egy kezelésről van szó, ne feledje, hogy bár a vizsgálat eredménye összefüggést mutathat a kezelés és az eredmény között, a kezelés nem feltétlenül lehet az oka.