И последнее, но не менее важное: некоторые люди лгут о том, что они ели. Вам может показаться странным, что эпидемиология питания во многом основана на подобных опросах о рационе, но давайте на секунду обратимся к контраргументам. Вот они.

1. Никто не ожидает, что методы, основанные на воспоминаниях, будут безупречными.

2. Они не должны быть идеальными. Главное, чтобы они были достаточно хорошими[143].

3. Ошибки в диетических измерениях являются недифференцируемыми.

Вам не стоит беспокоиться о значении последнего контраргумента. Главное здесь – понять, что методы, основанные на воспоминаниях, склонны недооценивать относительные риски. Вы помните исследование, которое обнаружило связь между ультраобработанными пищевыми продуктами и увеличением риска смерти на 14 %? Если мы предположим, что единственной погрешностью была ошибка в оценке рациона, то это значение, вероятно, выше 14 %. Точные цифры зависят от того, насколько серьезный был промах и насколько хорошо исследователи математически «подстроились» под него.

Так что же делать со всем этим?

Нам интуитивно кажется, что методы, основанные на воспоминаниях, ненадежны. Однако их сторонники говорят, что они достаточно хороши, чтобы выявить связь между продуктами питания и болезнями. Кроме того, ученые утверждают, что такие методы – единственное, чем они располагают. И это правда: насколько мне известно, не существует другого способа дешево оценить, что люди едят на протяжении десятилетий. Тем не менее критики подходов, основанных на воспоминаниях, тоже рассуждают здраво: если конкретный метод недостаточно хорош, не нужно его использовать вообще, даже если это все, что у вас есть.

Вероятно, больше всего разногласий в эпидемиологии питания связано с вопросом о качестве опросников. Уиллетт и его коллеги утверждают, что они достаточно надежны, чтобы делать публичные заявления вроде: «Рассмотрев все имеющиеся доказательства, в том числе результаты обсервационных испытаний, экспериментов на животных и контролируемых исследований промежуточных конечных точек, мы можем прийти к выводу, что потребление бекона вызывает рак ануса». Иоаннидис и его команда считают, что эти анкеты бесполезны. Да, мнения по этому вопросу разошлись.

* * *

Третья претензия Иоаннидиса к данной науке звучит весьма скучно: большинство переменных, относящихся к питанию, тесно связаны друг с другом.

Что это значит, и почему это важно?

По сути, это говорит о том, что если вы съедаете яблоко в день, то вы вряд ли каждый день пьете молочный коктейль со взбитыми сливками. Или если вы зарабатываете 80 тысяч долларов в год, то велика вероятность, что вы часто перекусываете тостами с авокадо и пьете соевый латте в перерывах между занятиями по бикрам-йоге. Или если вы регулярно занимаетесь спортом, то, вероятно, едите много курицы и диетических стейков. Идея в том, что факторы, имеющие отношение к питанию и образу жизни, например потребление пищи, физическая активность, уровень заработной платы, курение, продолжительность жизни и т. д., связаны друг с другом гораздо теснее, чем переменные в других научных областях. Само по себе это не является большим открытием. Разумеется, потребление яблок тесно связано, например, с морковью: если человек пытается вести здоровый образ жизни, то велика вероятность, что он ест как одно, так и другое. Кажется, корреляция объяснена. Иоаннидис считает, что между собой связано так много переменных, что эпидемиология питания становится бесполезной.

Почему?

По его мнению, найти статистически значимую связь – все равно что узнать, что Тэй Диггз[144] подписан на вас в Twitter. Сначала вы приходите в восторг, но затем понимаете, что он подписан почти на всех.

Представьте, что вы проводите обсервационное исследование и обнаруживаете, что потребление одного яблока в день связано со снижением риска смерти на 22 %. Кажется, что тут все ясно:

Но, копнув глубже, вы бы заметили, что съедание одного яблока в день также связано с потреблением фруктовых пирогов, моркови, имбирного чая и занятиями спортом. Поскольку потребление яблок связано с сокращением риска смерти, все остальные переменные также связаны с сокращением риска смерти благодаря их связи с этими фруктами. Теперь наша гипотетическая картина становится немного сложнее.

Это рисунок уровня третьеклассника. Дальше вы увидите пример того, как может выглядеть настоящий «ассоциативный глобус» всего для 19 распространенных критериев, таких как потребление жиров, белков, углеводов, клетчатки, алкоголя и овощей, и результаты анализов крови, например уровень витаминов, минералов и холестерина. Этот «глобус», в отличие от моего рисунка, создан на основе реальных данных.

Если вам кажется, что все связано друг с другом, то это действительно так. В таком случае возникает вопрос: какие переменные непосредственно влияют на результат (рак, сердечно-сосудистые заболевания, смерть или что-то еще, что вы изучаете), а какие являются лишь попутчиками? Иными словами, есть переменные, которые или выжимают педаль газа, или нежно надавливают на нее, или аккуратно нажимают на тормоз, или же сидят на заднем сиденье и ничего не делают, кроме как ЖАЛУЮТСЯ И ТАРАЩАТСЯ В ТЕЛЕФОН. Черт возьми, ЭВАН, оторвись от мобильника!

Это еще одна причина разногласий между Уиллеттом и Иоаннидисом. Первый сказал бы, что математические методы, используемые для корректировки этих переменных, надежны и что компетентные исследователи могут получить с их помощью результаты, заслуживающие доверия. Второй возразил бы, что это так лишь в тех случаях, когда речь идет об огромных рисках в районе 1000 %, однако это не имеет отношения к меньшим, например 14-процентному повышению риска смерти, связанному с потреблением ультраобработанных продуктов. Признаюсь, в этом я согласен с Иоаннидисом.