Выбрать главу

Чтобы конкретно ответить на вопрос о состоянии именно моего (а не обобщенной) колена после операции, его надо снова «изучить». Но ее уже изучали, и у меня нет ни малейшего желания опять затевать всю историю, соображать, будут ли покрыты расходы страховкой, и т.д. – я просто не верю, что будет найдено что-то новое. Впрочем, подожду еще. То есть в моем индивидуальном случае проверенная научная методика не сработала. Это само по себе, конечно, не удивительно. Более интересно здесь задать два вопроса: 1 – почему именно на мне она не сработала; 2 – как вообще эти методики работают на большом количестве людей, то есть «статистически»? Ответы на эти вопросы имеют фундаментально разную природу.

Ответ на первый вопрос чрезвычайно сложен. Врач должен потратить массу времени, выявлять особенности моего организма и т.д. и, возможно, найти какой-то конкретный ответ на вопрос, почему тысячам людей операция помогала, а вот этому кадру – нет. Иногда такое исследование делается, иногда нет, но очень часто вместо конкретного анализа причин просто отыскивается некий компромисс; например, в моем случае могут сказать: «ну походите еще пару месяцев на физиотерапию», и если я соглашусь, и на сей раз она поможет, то и прекрасно. Но тот, главный вопрос – почему именно мне так не повезло – останется все равно без ответа. Если вкратце – найти индивидуальные причины того или иного явления часто практически невозможно. Попробуйте, для примера, разобраться, почему именно этот человек вдруг умер в 40 от инфаркта, а другой – живет себе до 90. Наука, безусловно, идет от индивидуумов к общим закономерностям и пытается отыскать типичные причины того же инфаркта или типичную эффективность физиотерапии на множестве людей. Мой индивидуальный случай, не включенный в общую картину, для нее почти всегда неинтересен.

Посмотрим, как это делается статистически. Вся медицина, с тех пор как она немного отошла от магии, так или иначе ориентирована на статистику. Огромное число исследований проводится в мире для доказательства тех или иных утверждений, от эффективности лекарств до пользы или вреда каких-то ингредиентов или процедур. Казалось бы, очень даже «культура-2». Но, однако, не совсем.

В 2005 году Д. Иоаннидис (J. Ioannidis) опубликовал статью под вызывающим названием «Почему большинство опубликованных результатов исследования неверны» (Why Most Published Research Findings Are False), которая вызвала массу самых разнообразных откликов. Она была посвящена медицине, но в принципе имеет более широкое значение. Предмет статьи довольно сложен технически для обсуждения в данном тексте, но основная идея такова: некое сочетание традиционных статистических методов (использование p-value, малый размер выборки и проч.) и человеческих слабостей (люди обычно не публикуют «отрицательные» результаты) приводит к тому, что огромная доля выводов в опубликованных статьях просто формально не может быть правильной – результаты невоспроизводимы. Позднее был даже предложен термин «эффект Протея», говорящий о том, что опубликованный результат будет немедленно опровергнут после попытки его воспроизведения.

Вот яркая иллюстрация противоречивых «находок» в медицине [18]. Авторы сформировали из 50 продуктов, упоминаемых в поваренных книгах, набор, который предлагался в случайно отобранных рецептах (это было сделано специально для того, чтобы снять подозрение в умышленной подборке продуктов). Наиболее изученными оказались следующие 20 продуктов: вино, помидоры, чай, сахар, соль, картофель, свинина, лук, оливки, молоко, лимон, яйца, кукуруза, кофе, сыр, морковь, масло, хлеб, говядина, бекон. Затем они провели специальный поиск научной литературы, в которой хотя бы один из этих продуктов рассматривался в связи с ответом на вопрос: как его потребление влияет на заболеваемость раком (любого типа; по факту выявились шесть основных типов рака – кишечника, груди, легких и др.). Анализ показывает удивительную картину того, как одни и те же предметы трактовались в разных исследованиях совершенно по-разному. Обобщенные результаты приведены на рис. 2.