истине ближе, чем те, кто вам все это рекомендует.
Критическое мышление представляет собой существенную основу этого процесса, потому что свидетельства о связи питания и здоровья очень разрозненны и часто противоречивы, что создает достаточно пространства для «креативных» интерпретаций таких «фактов». По некоторым оценкам, миллионы работ публикуются ежегодно.
ЕСЛИ ДОСТАТОЧНО ХОРОШО ПОИСКАТЬ, ВЫ ПОЧТИ ВСЕГДА НАЙДЕТЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИЛИ ОТКРЫТИЕ, КОТОРОЕ ПОДТВЕРЖДАЕТ ВАШУ ТОЧКУ ЗРЕНИЯ.
Если вы склонны ненавидеть мясо, например, можете указать на исследование, которое подтверждает, что на каждое десятипроцентное увеличение калорий, получаемых вами от животных белков, приходится 2 % повышения риска смертности, тогда как на каждое трехпроцентное увеличение потребляемых растительных белков приходится десятипроцентное снижение риска смертности. А если вы склонны любить мясо, можете указать на исследование, в котором утверждается, что долгосрочное вегетарианское питание ведет к генетическим изменениям, которые повышают риск развития сердечно-сосудистых заболеваний и рака. Другими словами, вы можете выбирать. Именно подобное избирательное обоснование позволяет стольким людям утверждать, что именно их видение связи питания со здоровьем является «научно обоснованным».
Ничто не иллюстрирует такую ситуацию лучше, чем подготовленный в 2013 году классический обзор, в котором были проанализированы исследования пятидесяти широко распространенных ингредиентов, произвольным образом выбранных из обычной кулинарной книги. Авторы обзора обнаружили 264 исследования самого разного вида, в ходе которых изучались сорок ингредиентов. Их заключение?
В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТОГО, ГДЕ ИЩЕТЕ, ВЫ МОЖЕТЕ НАЙТИ ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ТОМУ, ЧТО ПРАКТИЧЕСКИ ВСЕ, ЧТО МЫ ЕДИМ, МОЖЕТ АССОЦИИРОВАТЬСЯ КАК С ПОВЫШЕННЫМ РИСКОМ РАЗВИТИЯ РАКА, ТАК И С ПОНИЖЕННЫМ РИСКОМ.
Преодоление недостатков информации, полученной в ходе исследований случай-контроль и когортных исследований, чрезвычайно затруднительно. Ученые зачастую не могут получить всю информацию, которая им необходима, из определенного набора данных. Например, представьте себе, что вы изучаете связь между употреблением мяса и определенной проблемой со здоровьем. Набор данных в вашем распоряжении может включать только то, употреблял или нет исследуемый субъект мясо в течение определенного периода времени, и появилась или нет у него изучаемая проблема со здоровьем. Но возможно, что люди, которые едят мясо, могут также быть более склонны к курению и алкогольным напиткам, или они могут быть беднее, или иметь лишний вес, или происходить из семей с историей сердечно-сосудистых или раковых заболеваний. Если только вся эта информация об исследуемых субъектах не включена в состав данных, вы не сможете ее учитывать при проведении своего анализа, и вполне можете прийти к выводу, что именно мясо виновато в проблемах со здоровьем, тогда как на самом деле это могут быть курение