Как посадить на лекарства половину населения
Вспомним о том, что личный врач может вас убить.
В истории о бабушке мы видели, что логические рассуждения (но не интуитивные действия) не дают нам осознать отличие среднего значения от других, более разнообразных состояний.
Однажды друг пригласил меня в свой загородный дом на званый обед. Один из гостей привез с собой прибор для измерения давления. Поддавшись искушению, я измерил артериальное давление, и оно оказалось чуть выше среднего. Врач, также приглашенный на обед и весьма дружески ко мне расположенный, тут же достал бланк и стал выписывать лекарства для снижения давления – потом я выбросил его рецепт в мусорное ведро. Впоследствии я купил себе такой же прибор и обнаружил, что мое давление куда ниже (а значит, лучше) среднего, и только эпизодически поднимается. Иначе говоря, оно переменчиво. Как и все в этой жизни.
Эту случайную переменчивость сплошь и рядом путают с информацией, что приводит к наивному вмешательству. Поставим мысленный эксперимент и забудем про всякую связь между давлением и здоровьем. Далее, предположим, что «нормальное» давление – это определенная и известная величина. Возьмем группу здоровых людей. Представим, что из-за переменчивости половину времени давление человека выше среднего, а половину времени – ниже. Во время визита к врачу в половине случаев у человека будет настораживающее давление «выше нормы». Если врач автоматически выписывает лекарство в дни, когда давление выше нормы, значит, половина нормального населения будет принимать это лекарство. Можно быть вполне уверенным в том, что из-за ненужного лечения ожидаемая продолжительность жизни сократится. Конечно, я утрирую; умудренные врачи знают, что давление переменчиво, и не выписывают лекарства, когда этого не требуется по показаниям (однако попасть в ловушку легко, и не все врачи умудрены опытом). Но мысленный эксперимент показывает, что частые визиты к врачу, особенно в случаях, когда пациент чувствует себя хорошо и его жизни ничто не угрожает, могут быть вредны – так же, как неограниченный доступ к информации. Этот пример также демонстрирует описанное в главе 7 явление, когда личный врач в итоге убивает пациента лишь потому, что остро реагирует на информационный шум.
Все это более серьезно, чем вы думаете: медицина с трудом воспринимает нормальную переменчивость – временами сложно обозначить границу между «статистически значимым» и «значимым». Конкретная болезнь может незначительно понизить ожидаемую продолжительность жизни, но не более чем с «высокой статистической вероятностью», по поводу чего пациент начинает паниковать, хотя все исследования утверждают, что со значительной статистической вероятностью установлено: иногда, скажем, в одном проценте случаев здоровье пациентов может ухудшиться. То есть разброс результатов и значимость воздействия болезни на организм вовсе не определяются «статистической значимостью», которая, как правило, обманывает специалистов. Нам следует смотреть на два показателя: насколько данное состояние (скажем, давление на сколько-то пунктов выше нормального) может повлиять на вашу продолжительность жизни; и насколько значим конечный результат.
Почему я так серьезен? Если вы думаете, что статистики понимают роль «статистической значимости» в сложной структуре реальности («большого мира» – в противоположность «маленькому миру» учебников), правда вас удивит. Канеман и Тверски установили, что статистики сами совершают практические ошибки, нарушая собственные научные принципы и забывая о том, что они статистики (я напомню читателю, что мышление требует усилий). Мы с коллегой Дэниэлом Голдстейном изучали «квантов», профессионалов в области квантитативных методов анализа в финансах, и поняли, что подавляющее большинство этих людей не понимает практического значения элементарных понятий вроде «вариация» или «стандартное отклонение» – то есть тех концепций, которые они используют в каждом уравнении. Недавнее убедительное исследование Эмре Сойера и Робина Хогарта показало, что многие профессионалы и эксперты в области эконометрии, поставляющие нам эффектные цифры «регрессий» и «корреляций», совершают грубые ошибки, когда сталкиваются с результатами своих же вычислений на практике, – они правильно решают уравнения, но не в состоянии применить полученный результат. Во всех случаях они недооценивали случайность, а также неопределенность результатов. Мы говорим сейчас об ошибках интерпретации, которые совершают статистики , а не те, кто статистику использует, скажем, социологи и врачи.
Увы, вся эта необъективность ведет к действиям, и почти никогда – к недеянию.
Теперь мы знаем, что помешательство на борьбе с жирами и страсть к обезжиренному – это следствие элементарной ошибки при интерпретации результатов регрессивного анализа: когда на итог влияют сразу две переменные (углеводы и жиры), одна из них иногда кажется единственным значимым фактором. При потреблении жиров и углеводов многие делают одну и ту же ошибку, приписывая все вредное воздействие жирам, а не углеводам. Великий статистик Дэвид Фридмен, разоблачающий ложные статистические интерпретации, показал вместе с соавтором (очень убедительно), что связь между потреблением соли и повышением артериального давления статистически ни на чем не основана. Возможно, она есть в случае гипертонии, но это скорее исключение, чем правило.
«Математическая строгость» в медицине
Те из нас, кто смеется над шарлатанством, прикрытым надуманной математикой в социологии, могут задаться вопросом, почему обман не столь очевиден, когда дело доходит до медицины.
Судя по кладбищу скверных идей (а также невоплощенных идей), математика нас одурачила. Попыток математизировать медицину было немало. Одно время медицина заимствовала объяснительные модели из физики. Джованни Борелли в трактате «О движении животных» сравнивал тело с машиной, состоящей из «живых рычагов», к которым применимы правила обычной физики.
Повторю: я не против рационального научного подхода, если только он не ведет нас к хрупкости и ошибкам. В общем и целом мне интересно принятие решений – и я не стану противопоставлять философа-пробабилиста тому, кто принимает решения, я сам – гибрид этих сущностей: и по утрам, когда пью древний напиток под названием «кофе», и днем, когда обедаю с друзьями, и по вечерам, когда засыпаю с книгой в руке. Я всего лишь против наивно рационального, псевдоученого подхода с его проблемой «зеленого леса»; я против подхода, который фокусируется исключительно на том, что мы знаем, и игнорирует неизвестное . Я также не имею ничего против математики, когда нужно измерить значимость неизвестного, – это неуязвимое применение математики. На деле доводы в этой и следующей главах основаны на математической теории вероятностей – но это не наивный математический рационализм; здесь математика позволяет нам распознать вопиющее несоответствие между утверждением о тяжести заболевания и интенсивностью лечения. С другой стороны, использовать математические методы в социологии – значит поощрять вмешательство. Те, кто занимаются такими вещами профессионально, применяют математику везде, кроме случаев, когда она действительно полезна.
Просвещенный рационализм ставит единственное условие: мыслить и действовать с учетом того, что вы не видите всей полноты картины; быть просвещенным – значит понимать, что вы не просвещены.
Далее
В этой главе мы применили концепцию эффекта выпуклости и необходимости доказательства к медицине и оценке риска ятрогении. Далее мы рассмотрим применение эффекта выпуклости в других областях и обсудим via negativa как строгий подход к жизни.
Глава 22.