Föreningen är inte samma sak som orsakssamband

Postat den 23 juni 2017 av John Castle

Detta är den tredje i en serie av 34 bloggar baserade på en lista över ’nyckelbegrepp’ som utvecklats av en Informed Health Choices projektgrupp. Varje blogg kommer att förklara ett nyckelbegrepp som vi behöver förstå för att kunna bedöma behandlingsanspråk.

————————————-

att bestämma om ett resultat direkt orsakas av en behandling eller inträffar tillfälligt är ett gammalt problem. Ofta kan det vara svårt att upprätta ett orsakssamband och orsakssamband tilldelas ett ingripande där bevisen inte kan bevisa detta. Det finns många exempel där associering kan ha misstas för orsakssamband och det är viktigt att vid bedömning av bevis på en orsakande effekt utförs korrekta försök för att utesluta andra variabler.

falska korrelationer: Ät ost och trassla i dina lakan…

det finns många tillfälligheter i livet där korrelationer kan hittas mellan två till synes slumpmässiga faktorer. Det är osannolikt att en sak orsakar den andra men vissa kanske tror att de är det. Till exempel korrelerade ostkonsumtionen i USA mellan 2000 och 2009 med antalet dödsfall genom intrassling av människor i sina lakan . Orsakar en av dessa faktorer den andra? Förmodligen inte.

falska korrelationer: Titta på en Nicholas Cage-film och drunkna i en pool…

även antalet personer som drunknade i en pool mellan 1999 och 2009, korrelerade med antalet filmer med Nicholas Cage som släpptes under den tiden . Det är mycket osannolikt att Nicholas Cage är orsaken till att människor drunknar i pooler (även om offren tittade på en Nicholas Cage-film kan de ha gynnats av att drunkna), men de två räntorna är nästan identiskt korrelerade.

observationsstudier: Alkoholkonsumtion och dödsfall

observationsstudier är de som tittar på graden av ett resultat i grupper som var olika utsatta för en intervention eller riskfaktor. De kan ge starka bevis på samband mellan faktorer. De kan dock inte med säkerhet användas för att bevisa att de undersökta faktorerna är orsakssamband. Detta beror på att de kanske inte har redovisat okända variabler som påverkar resultatet.

1997 publicerades en mycket stor befolkningsstudie som tittade på alkoholkonsumtion och dödsfall (bland andra variabler) av New England Journal of Medicine . Det visade mycket tydligt att måttliga nivåer av dricks (mellan 1-2 drycker per dag) var förknippade med en minskning av dödsgraden från alla orsaker, särskilt från hjärt-kärlsjukdom, även jämfört med människor som inte dricker alls.

det finns onekligen en förening i deras resultat, men vi kan inte med säkerhet säga att alkoholen i sig orsakade ökningen av livslängden. Detta beror på att det mycket väl kan finnas andra faktorer som förklarar skillnaden. Till exempel, vad händer om människor som tar en drink om dagen är mer avslappnade? Det finns en koppling mellan stress och ökad risk för hjärt-kärlsjukdom, och resultatet kan ha orsakats av detta. En annan möjlig förklaring är ökad social interaktion hos människor som dricker måttligt, eftersom ensamhet också kan vara förknippad med kortare livslängd .

exempel 2: Rökning och cancer

under första hälften av 20-talet var det mycket svårt att säga att cigaretter orsakade hälsoproblem.

tobaksföretag med motstridiga intressen drev tanken att ökningen av lungcancer under denna period berodde på ökad vägtjärning och luftföroreningar. En av de första männen som etablerade sambandet mellan rökning och lungcancer var Sir Richard Doll (den verkliga första kommer sannolikt att vara en tysk man som heter Fritz Lickint, vars tankar var usurped av Nazistregeringen). Sir Doll frågade patienter med lungcancer många frågor om deras liv, inklusive deras nivå av tobakskonsumtion. Påfallande var den största föreningen han märkte mellan lungcancerhastigheter med tobakskonsumtion. Denna förening hölls upprepade gånger, även när man studerade många olika grupper av människor från flera bakgrunder, inklusive läkare. Allteftersom tiden gick, mängden studier som visade denna förening ackumulerade och de kollektiva bevisen gav starka indikationer på att lungcancer var kausalt relaterad till cancer. Djurstudier visade att tobaksjuice ökade cancergraden hos råttor. Cellulära studier visade att cigarettrök var ’dödande’ de små hårceller som kantar våra vindrör, vilket gör att föroreningar att få i lungan. Montering av data från observationsstudier pressade så småningom regeringen att rekommendera att människor slutar röka.

Detta är ett exempel på var en förening kan vara mycket tätt korrelerad och reproducerbar i olika populationer, och så ger tillräckligt med bevis för att människor ska agera. Situationer som detta är dock sällsynta och problem kommer när föreningar felaktigt framställs som orsakssamband.

det bästa sättet att bevisa en definitiv orsak, särskilt för ett läkemedel eller intervention, är genom att genomföra en randomiserad kontrollerad studie.

testning för kausalitet i en randomiserad kontrollerad studie (RCT)

en randomiserad kontrollerad studie är en typ av studie som tittar på förekomst av resultat i olika grupper som väljs på ett sådant sätt att förvirrande faktorer sannolikt inte påverkar resultatet.

Föreställ dig faktor 1 är en behandling och faktor 2 är antalet personer som upplever ett visst symptom. Huruvida deltagarna får behandlingen (faktor 1) bör vara den enda skillnaden mellan de två grupperna. Helst bör allt annat om grupperna vara exakt detsamma: deras ålder, deras kön, deras etnicitet, deras långvariga hälsa, maten de äter, tiden de vaknar, de relationer de har, absolut allt. På så sätt skulle vi veta att förändringen i faktor 2, dvs. varje förändring i deras symtom orsakas helt av effekten av faktor 1, inte någon annan faktor, vars inflytande kan påverka resultaten på sätt som vi inte kan hoppas att föreställa oss.

självklart lever vi inte i en idealisk värld. Vi lever i en värld där alla är olika och det är omöjligt att med fullständig säkerhet säkerställa att ingen annan yttre faktor orsakar en förändring av faktor 2. För att övervinna detta försöker vi se till att människorna i varje grupp är så lika som möjligt genom att randomisera dem till olika grupper så att de många variationerna mellan människor sprids lika – effektivt avbryter varandra. Sedan försöker vi minimera effekten av externa faktorer genom att se till att det enda som förändras mellan grupperna är exponering för behandlingen.

genom att kontrollera alla faktorer, förutom den variabel vi vill studera, kan vi med rimlig säkerhet säga att det verkligen finns en orsakssamband mellan de två faktorerna.

så akta dig för påståenden om att ett resultat orsakas av en behandling…

när du läser en artikel som säger att en behandling eller livsstilsfaktor är förknippad med bättre resultat, var försiktig. De människor som söker och får en behandling kan vara friskare och ha bättre levnadsvillkor än de som inte gör det. Därför kan personer som får behandlingen tyckas gynna, men skillnaden i resultat kan bero på att de är friskare och har bättre levnadsvillkor. Det finns dussintals sätt på vilka externa faktorer kan påverka experimentella resultat, även i en klinisk prövning.

Disentangling orsak från association är en knepig verksamhet och det tar en modig person att hävda att de definitivt kan bevisa en faktor orsakar en annan. Vad du bör ta bort från detta är en hälsosam dos av skepsis. Om du stöter på någon som bekänner att en sak orsakar den andra, antar att de har fel tills du är övertygad om något annat. Fråga: är det du har en förening eller en orsak? Hur undersöktes detta? Var studien en RCT? Hur var alla andra variabler hålls samma.

när det gäller en behandling, kom ihåg att även om resultatet av en studie kan visa ett samband mellan en behandling och ett resultat, kan behandlingen inte nödvändigtvis vara orsaken.