Când vine vorba de sănătate și longevitate, nu toate studiile sunt create la fel. În 1965, Sir Austin Bradford Hill, epidemiolog și statistician britanic, a propus 9 principii pentru a evalua dacă o relație observată între un factor și o boală este cauzală sau doar o corelație.
Aceste criterii au devenit un standard în epidemiologie pentru a judeca forța dovezilor în studiile observaționale. atrage atenția asupra modului în care interpretăm cercetările științifice și subliniază că multe dintre recomandările populare se bazează pe studii epidemiologice slabe care nu respectă criteriile riguroase necesare pentru a demonstra cauzalitatea.
Ce sunt studiile epidemiologice?
Studiile epidemiologice analizează modele, cauze și efecte ale stării de sănătate în diferite populații. Ele sunt observaționale, adică cercetătorii nu intervin direct, ci doar observă comportamente și rezultate în timp.
Exemple:
- Un studiu care observă obiceiurile alimentare a 100.000 de persoane timp de 10 ani și corelează consumul de carne roșie cu incidența cancerului.
- Un chestionar privind nivelul de activitate fizică și riscul de boli cardiovasculare.
Problema majoră? Aceste studii arată corelații, nu cauzalități. Iar fără cauzalitate, nu putem spune cu certitudine că un factor produce un anumit rezultat.
Cele 9 condiții pentru validitatea unui studiu
Sir Austin Hill enumeră 9 condiții esențiale pe care trebuie să le respecte un studiu pentru a putea trage concluzii valide din punct de vedere științific. Ele sunt adesea neglijate în studiile epidemiologice:
1. Forță mare a asocierii
O relație statistică puternică între cauză și efect (de exemplu, un risc crescut de 10 ori) este mai credibilă decât una slabă (ex: 1.2x).
🔍 Problema în epidemiologie: Majoritatea corelațiilor sunt slabe – de ordinul 1.1–1.5x – ceea ce poate fi pur și simplu o coincidență sau o confuzie.
2. Consecvența
Rezultatele trebuie să fie replicate în mod constant în diferite populații, contexte și timpuri.
🔍 Problema: Multe studii epidemiologice produc rezultate contradictorii. Ce e considerat sănătos într-un studiu poate fi nesănătos în altul.
3. Specificitate
Un factor cauzal ar trebui să ducă la un singur efect, nu la zeci de rezultate diferite.
🔍 Problema: Studiile epidemiologice sugerează adesea că un singur aliment (ex: ouăle) este legat de mai multe boli, fără explicații clare.
4. Secvențialitate temporală
Cauza trebuie să apară înaintea efectului.
🔍 Problema: Studiile observaționale nu pot controla exact când începe expunerea și când apare efectul – ceea ce deschide ușa spre erori.
5. Gradient biologic (relație doză-efect)
O doză mai mare dintr-un factor ar trebui să ducă la un efect mai puternic.
🔍 Problema: Nu întotdeauna există această relație liniară în studiile epidemiologice – uneori, mai mult nu înseamnă mai rău sau mai bine.
6. Plausibilitate biologică
Explicația trebuie să fie compatibilă cu înțelegerea noastră biologică actuală.
🔍 Problema: Multe studii trag concluzii care nu pot fi susținute de mecanismele biologice cunoscute.
7. Coerență
Concluziile trebuie să fie în acord cu alte date științifice disponibile (ex: studii clinice, cercetări pe animale, biochimie).
🔍 Problema: Epidemiologia poate contrazice dovezile experimentale, fără justificare solidă.
8. Experimentabilitate
Ideal, ipoteza poate fi testată printr-un experiment (ex: studiu clinic randomizat).
🔍 Problema: Cele mai multe studii epidemiologice nu pot fi testate direct în experimente – sunt doar observații pasive.
9. Analogie
Dacă un factor similar cauzează un efect similar, este mai probabil ca relația să fie reală.
🔍 Problema: Studiile observaționale rareori aplică această analogie în mod riguros.
De ce trebuie să fim sceptici cu privire la studiile epidemiologice?
❌ Nu pot dovedi cauzalitate
Corelația nu înseamnă cauzalitate. Dacă cei care mănâncă mai mult pește trăiesc mai mult, nu înseamnă că peștele e motivul. Poate acei oameni dorm mai bine, fac sport și nu fumează.
❌ Biasuri și confuzii
Chiar și cu ajustări statistice, multe studii nu pot elimina complet variabilele de confuzie – factori invizibili care influențează rezultatele.
❌ Risc de interpretare greșită în mass-media
Rezultatele sunt deseori exagerate în titluri, fără a menționa incertitudinile sau lipsa de rigurozitate științifică.
Ce ar trebui să urmărim în schimb?
Sir Austin Hill recomandă să acordăm mai multă atenție:
- Studiilor randomizate controlate (RCTs) – „standardul de aur” în cercetare;
- Mecanismelor biologice dovedite;
- Studii longitudinale riguroase care controlează bine variabilele de confuzie;
- Date personale – folosirea testelor, monitorizarea sănătății, și intervențiile adaptate contextului propriu.
Fii critic, nu naiv
În lumea sănătății, nu orice „studiu” înseamnă adevăr. Dacă un studiu nu îndeplinește cele 9 condiții esențiale, trebuie să fim sceptici – nu pentru că știința e greșită, ci pentru că știința bună este dificilă.
