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.

 

Методы, основанные на воспоминаниях, склонны недооценивать относительные риски.

 

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[140] 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.

Иоаннидис утверждает, что выяснить, какие переменные сидят на водительском месте, практически невозможно без проведения рандомизированных контролируемых испытаний.

Уиллетт парирует, что хорошо проведенные обсервационные исследования могут приспособиться к спутанным переменным достаточно хорошо, чтобы позволить делать публичные заявления о здоровье.

 

 

Мы завершили наш тур по периферии кроличьей норы. Я упростил аргументы и состав персонажей. За каждым человеком, Иоаннидисом и Уиллеттом, стоят другие. На каждый аргумент есть контраргумент. За этими контраргументами есть другие встречные доводы. Глубина кроличьей норы равна для вас глубине, на которую вы готовы опуститься, и на дне, скорее всего, найдутся только гордыня и страх.

 

* * *

 

Помните Шляпу мерзавца, которую мы впервые надели в седьмой главе? Носить ее, несомненно, весело, но в какой-то момент приходит пора сменить ее на каску и начать решать проблемы, вместо того чтобы просто указывать на них. Ученым нравится искать варианты, поэтому недостатка потенциальных решений не наблюдается.

Давайте рассмотрим их (очень быстро).

Самым драматичным и горячо обсуждаемым выходом является сокращение числа обсервационных исследований и перенаправление средств на масштабные рандомизированные контролируемые испытания. Вы можете догадаться, кто стоит в авангарде этой позиции, а кто яростно выступает против нее. Как бы цинично это ни звучало, я думаю, что этот конфликт будет разрешен только тогда, когда кто-то уйдет на пенсию первым… или получит право распоряжаться средствами Национальных институтов здоровья.

Что насчет проблемы Р-хакинга?

Один из вариантов ее решения – сделать то же, что и Кевин Холл: раздать поручения и предварительно зарегистрировать исследование, особенно план анализа данных. Другой выход – показать свою работу. Не просто кратко пересказать основные моменты, а подробно описать каждый шаг. Брайан Нозек неоднократно упоминал об этом в нашем разговоре. Он сказал, что это важнее предварительной регистрации:

 

Я лишь хочу, чтобы люди показывали, как пришли к выводам, независимо от того, каким образом они действовали. Путем проб и ошибок, следуя предварительно зарегистрированному плану, проводя разносторонний анализ – неважно, просто покажите свою работу с момента зарождения идеи до получения результатов.

 

Показывая в деталях, как вы сделали что-то, нужно продемонстрировать необработанные данные (анонимные, разумеется) и код, который использовался для их анализа. Одни исследователи воспринимают это нетерпимо, а другие относятся к этому нормально. Если бы вы, например, хотели загрузить и повторно проанализировать все необработанные данные, полученные в ходе исследования Кевина Холла, посвященного ультраобработанным пищевым продуктам, то вы могли бы это сделать[141]. Если бы Уолтер Уиллетт намеревался найти слабые стороны исследования, он мог бы загрузить необработанные данные. А если бы Джон Иоаннидис желал указать на слабые стороны анализа, проведенного Уиллеттом, то и он мог бы скачать их и выполнить задуманное. Даже если бы случайная третья сторона преследовала цель залатать одни дыры в эксперименте и пробить другие, то она тоже могла бы это сделать, используя все ту же общедоступную информацию. Что-то подобное уже происходит, и я считаю, что это замечательно. Я на 100 % поддерживаю полный и открытый обмен знаниями.

Другое решение проблемы Р-хакинга – это создание так называемой кривой спецификации. Чтобы понять, как это работает, давайте сначала рассмотрим рецепт печенья с шоколадной крошкой. Даже имея фиксированный и неизменный список ингредиентов, вы можете проявлять гибкость, комбинируя их при приготовлении десерта. Вы можете точно следовать рецепту, но также можно менять многие вещи. Так, вы можете увеличить температуру в духовке на 15 °C; подождать, пока масло нагреется до комнатной температуры, прежде чем размять его, или не делать этого; положить тесто в морозилку на 20 минут, прежде чем поставить печенье в духовку; или посыпать солью каждый кусочек в отдельности, вместо того чтобы добавить ее в тесто. Возможности безграничны. То же самое касается исследований: даже при наличии одинаковых данных (ингредиентов) есть множество разных методов анализа этой информации, и от выбранного способа зависит конечный результат (печенье). Отчасти именно это делает Р-хакинг возможным.

В большинстве случаев ученые просто выбирают тот метод анализа данных, который кажется им лучшим. Проблема в том, что не все считают его таким. В этот момент на сцену выходит кривая спецификации. Ее цель – следовать ВСЕМ ВАРИАЦИЯМ РЕЦЕПТА. Таким образом, вместо одной партии печенья вы делаете сотни, систематически меняя каждую возможную переменную и наблюдая, как это влияет на вкус. В науке происходит то же самое: вы заставляете компьютер обрабатывать данные всеми возможными способами и наблюдаете, что получится. Если результаты получаются примерно одинаковыми, независимо от метода обработки данных, то вы можете быть уверены, что находитесь на правильном пути. Но если изменение способа анализа данных приводит к тому, что результаты получаются совершенно разными, то, возможно, они не соответствуют действительности.

 

В большинстве случаев ученые выбирают тот метод анализа данных, который кажется им лучшим.

 

Некоторые решения проблемы имеют отношение не столько к науке, сколько к здравому смыслу.

Если ваша реакция на разногласия между Уиллеттом и Иоаннидисом была такой: «Как могут два невероятно умных человека так оживленно спорить из-за того, что кажется таким… математическим?» – то вы не одиноки. Я тоже так думал. В конце концов, это спор не о морали, эмоциях или политике, а о цифрах и философии. Он связан с природой истины. По этой причине я ожидал, что одна сторона в итоге сложит метафорическое оружие и согласится с другой, основываясь на имеющихся данных.

Очевидно, я был слишком наивен.

Поговорив со множеством эпидемиологов, я обессилел. Один из них прекрасно подытожил, насколько воинствующе настроены противоборствующие стороны: «Я знаю Уолта 35 лет. Все это время мы спорим друг с другом».

Но затем я натолкнулся на то, что кардинально изменило мою точку зрения: так называемое состязательное сотрудничество. Оно подразумевает совместную работу двух людей, которые категорически не согласны друг с другом. Это не похоже на взаимодействие демократов и республиканцев, потому что последним обычно приходится на время забывать о разногласиях по конкретному вопросу (налоги) для совместной работы над менее спорным вопросом (строительство дорог). В науке состязательное сотрудничество подразумевает совместную разработку той самой темы, которая вызывает разногласия у ученых. Иными словами, Уиллетт и Иоаннидис могли бы вместе работать в сфере питания и здоровья. У вас может возникнуть логичный вопрос: разве это не было бы похоже на сотрудничество католической церкви с атеистами?

Нет, и вот почему.

Иоаннидис и Уиллетт спорят по многим вопросам, однако они оба согласны с тем, что питание и образ жизни в целом значимы, достойны исследования и важны для здоровья. И этого может быть достаточно для состязательного сотрудничества.

Теперь позвольте мне сказать нечто очевидное: работать вместе сложно. Вражда между учеными может разгореться очень быстро, и обеим сторонам приходится забывать о гордости, чтобы продуктивно работать вместе. Тем не менее это возможно, и, по моему мнению, такая кооперация имеет несколько важных преимуществ. Во-первых, вы действительно можете чему-то научиться. Во-вторых, вы можете чему-то научить своего противника. В-третьих, если вы и ваш противник являетесь соавторами одной статьи, то, когда она будет опубликована, он не станет ее критиковать.

Вполне возможно, что сотрудничество приведет лишь к появлению текста, в котором излагаются разногласия, мнения обеих сторон и эксперименты, которые могли бы разрешить спор. Тем не менее даже это было бы очень ценно. Почему? Ну, многие споры между учеными звучат примерно так:

– Ты сказал Х.

– Нет, я сказал Y.

– Я отчетливо помню, что читал Х в твоей статье.

– Ты действительно читал ее? Я четко написал там Y.

– Если бы ты меньше важничал и уделял больше внимания синтаксису, то я смог бы расшифровать то, что ты написал, без помощи «Энигмы»[142]…

Разумеется, эти споры продолжаются много лет в форме враждебных писем в редакцию. Пока я пишу это, Уиллетт, Иоаннидис и ряд других ученых активно спорят из-за смысла одного предложения о 12 орехах. Таким образом, даже если бы враждующие стороны просто встретились в одной комнате и пришли к соглашению, то это было бы большим прогрессом.

Когда я разговаривал с Иоаннидисом и Уиллеттом по телефону, я спросил, хотят ли они поработать друг с другом. И они оба ответили да! В некотором смысле. Один из них предложил это еще до меня, а второй сказал: «Это возможно». По сравнению с политиками эти ученые гораздо более миролюбиво настроены. Надеюсь, что они найдут способ поработать вместе. Это пойдет на пользу всем нам.

 

* * *

 

Если бы это была книга Малкольма Гладуэлла, то сейчас вы прочли бы резкий упрек в адрес науки в целом. Он бы использовал историю об исследователе, изучающем соус для спагетти, чтобы подчеркнуть, что ни единому слову ученых нельзя доверять. И вы даже можете решить, что он прав: в конце концов, я только что рассказал вам об огромном количестве глупых ошибок, манипуляциях статистикой и остальном, что спрятано между священных страниц научных журналов. И да, нет сомнений, что все это – бородавки на теле науки. Однако видимые проблемы лучше невидимых. В какой еще сфере люди, занятые общим делом, открыто обсуждают недостатки работы друг друга? Иными словами, эпидемиология питания сейчас обретает признание, потому что сами ученые посчитали ее достойной этого.

Не все согласны с тем, что она находится в кризисе. Ее сторонники боролись и продолжают выступать против натиска Иоаннидиса. Другие выслушивают мнение обеих сторон и делают свой выбор. Как только пыль после битвы уляжется, будут определены победители и проигравшие. Один лагерь продолжит публиковаться в журналах Science и Nature и докажет свой статус серьезных ученых, как эпидемиологи, сказавшие, что курение вызывает рак легких. Голоса другого лагеря затихнут, однако найдутся те, кто так и не изменит свое мнение и не исчезнет.

В конце концов даже победители станут проигравшими, когда произойдет изменение взглядов или появится волна новых данных, и их голоса тоже затихнут. Звучит знакомо? Это такая же война, как и любая другая, за исключением того, что она прямо сейчас ведется на публике и у вас есть доступ к грязному полю сражения. Вот почему я уверен в науке: не потому, что она совершенна, а потому, что вы можете сами найти в ней недостатки и заявить о них.

Давайте поговорим о том, как вы познаете науку… через новости.

 

* * *

 

Авторы заголовков интернет-статей обычно принадлежат к одной из двух групп: а) люди, которые считают возможным развить каждый аспект здоровья со 100 % уверенностью, и б) люди, которые пытаются заработать денег на первой группе.

Поэтому каждый раз, когда я вижу заголовок вроде:

ПОТРЕБЛЕНИЕ ЯИЦ СВЯЗАНО С ПОВЫШЕНИЕМ РИСКА РАЗВИТИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ НА 27%

 

я интерпретирую это так:

 

КЛИКНИТЕ НА ЭТУ ССЫЛКУ, ЧТОБЫ УЗНАТЬ, КАК ЛЕГКО ИЗБЕЖАТЬ СМЕРТИ, А ЕЩЕ У НАС ЕСТЬ ПРЕКРАСНЫЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА ПОКУПКУ МЕЛКОЙ КУХОННОЙ ТЕХНИКИ.

 

Читать новости о еде и здоровье – все равно что стоять на носу «Титаника»… без Кейт Уинслет. Вы смотрите вниз и вдруг замечаете в воде кусок льда. Это верхушка смертельно опасного айсберга высотой несколько десятков метров или просто кусочек льда, плавающий на поверхности? А теперь представьте, что перед вами сотни или даже тысячи таких глыб и вас окружают 26 человек, которые кричат, чтобы вы поворачивали корабль и обходили стороной конкретно их льдину, потому что именно она является айсбергом. Эти 26 человек могут быть блогерами, пытающимися продать вам пищевые добавки; журналистами, которые преувеличивают научные открытия в попытке добиться ценных кликов на статьи; представителями исследовательских институтов, раздувающими пресс-релизы, чтобы добиться освещения открытий в крупных СМИ; или самими учеными, которые делают это ради контракта, повышения своего статуса или просто потому, что недостаточно скептически относятся к собственным результатам. Разумеется, иногда под водой действительно скрываются айсберги. Курение, например, было гигантской смертельной опасностью.

Даже врачи и ученые не застрахованы от подобного. Ричард Клауснер, бывший глава Национального института онкологии, оказался на носу корабля в 2001 году. «Я внимательно слежу за всем, что происходит в науке, – сказал он Джерому Групману из New Yorker. – Я слышу новость: „Большой прорыв в онкологии!” – и думаю: „Надо же! Я не слышал ни о чем значительном в последнее время”. Я слушаю трансляцию и понимаю, что ничего не знаю об этом прорыве. А потом о нем больше ничего не говорят».

Большинство новостей о питании и здоровье просто исчезают в ночи, безобидно отскакивая от корабля. И это подводит нас к первому в книге совету о питании: обращайте внимание на предупреждения о безопасности от Центров по контролю и профилактике заболеваний или Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов. Если вы видите в интернете новость о еде и здоровье, особенно отдельных продуктах, таких как капуста и яйца, то относитесь к ней как к котенку: развлекайтесь и играйте с ней, но не позволяйте ей изменить вашу жизнь. Наденьте Шляпу мерзавца, попробуйте лучше разобраться в этом сообщении, а затем двигайтесь дальше.

Почему? Даже если мы предположим, что эта статья отражает научные данные полно и достоверно, одна журнальная публикация не всегда является показателем фундаментальной истины. Доказательства накапливаются много лет, а для того, чтобы ученые пришли к консенсусу, требуется еще больше времени. Кирпич – это еще не мост.

Но разве это не повод обращать внимание на заголовки? Не даст ли это вам понять, что Мосты истины уже достроены? На это я отвечу «нет», потому что вы не читаете новости так же, как представители науки штудируют специальные статьи. Ученые погружены в литературу, связанную с их полем деятельности. Они читают ее с начала обучения в университете. Им известны все главные игроки. Как правило, они знают обо всех подводных камнях использованных методов. Иными словами, они, в отличие от обычных людей вроде меня и вас, знают правильный контекст. Мы не читаем научные статьи в оригинале. Информация, которую мы получаем, проходит как минимум через одного пресс-секретаря и журналиста. Но, что самое важное, мы не следим за определенной темой очень пристально. Мы не читали о каждой связи, выявленной эпидемиологией питания, а лишь погружаем пальцы ног в поток новостей каждый раз, когда видим интересный пост или получаем ссылку на статью от родителей. Помните поток заголовков о кофе в период до 2000 года? Представьте, что вы прочли бы только три случайные публикации и решили, что этот напиток снижает риск перелома бедра, повышает риск развития рака легких и сердечного приступа. Однако, если бы вы погрузились в научные статьи о кофе, вышедшие за последние 25 лет, то поняли бы, что результаты исследований противоречивы, и в итоге стали бы придавать меньше значения каждому из них в отдельности. Вы бы также прочли обзор на метаанализ 2017 года, который объединил результаты сотен исследований, проведенных за много лет, и показал, что многие связи, фигурировавшие в тех пугающих заголовках, просто… исчезли.

Это приводит нас к следующей схеме:

 

 

С какой стороны находитесь вы? Возможно, слегка левее от центра? Или правее? Если вы думаете, что эпидемиология питания – это великолепное научное направление, то без проблем можете оставаться при своем мнении. Однако я прошу вас остаться с нами еще на одну главу, так как есть нечто важное, что мы еще не обсудили.

Однажды вы умрете.

 

Глава 10. Что же я делаю?

 

Эта глава о том, как вам стоит прожить свою жизнь. Никакого давления.

 

Если вы женщина, живущая в Соединенных Штатах и сегодня вам исполняется 33 года, ПОЗДРАВЛЯЮ с днем рождения! Вероятность того, что вы умрете до следующего дня рождения, составляет около 0,0884 %, или 1 из 1131. Если вы мужчина, то у вас этот риск составляет 0,175 %, или 1 из 571. Откуда мне это известно? Оказывается, это очень легко рассчитать при наличии правильных данных.

В 2017 году умерло 2 813 503 американца. В 2016-м – 2 744 248. В 2015-м – 2 712 630. Практически каждая смерть в США классифицируется и учитывается Центрами по контролю и профилактике заболеваний, и так накапливается огромный объем данных, который ученые анализируют годами. Если добавить щепотку статистики и ложечку вычислений, то вы сможете приблизительно рассчитать риск смерти для среднестатистического американца. Каждый год Центры по контролю и профилактике заболеваний публикуют эти риски в форме таблицы, сердцем которой являются два столбца с числами, которые выглядят следующим образом[143].

 

 

Бьющееся сердце таблицы – это риск смерти. Оставив иронию в стороне, мы действительно можем многое узнать из этого непримечательного списка чисел. Во-первых, взгляд на вышеприведенную таблицу сразу определит, кто вы – оптимист или пессимист. Что видите вы, 33-летняя женщина, у которой сегодня день рождения: маленький, но не нулевой 0,0884-процентный риск умереть в течение года или 99,9116-процентную вероятность (почти полную гарантию) того, что доживете до 34-го дня рождения?

Следует отметить еще одну интересную вещь: начиная с 20–30 лет, риск смерти с каждым годом возрастает примерно на 8 %, и это значит, что если вы возьмете прошлогоднее значение и умножите его на 1,08, то вы получите показатель этого года. Кажется, что это не так много. Но давайте ненадолго вернемся в 1986 год, когда процентные ставки по депозитным сертификатам также находились в районе 8 %. (Я знаю, что это немного странно, но следите за ходом моих мыслей.) Если бы тогда банк предлагал восьмипроцентный депозитный сертификат на 50-летний срок и вы внесли 10 тысяч долларов, то сколько денег вы бы получили по истечении этого срока? Вы могли бы рассуждать так: если вложить 10 тысяч долларов под 8 %, то через 50 лет вы получите около 40 тысяч долларов. Это неправильно. Через 50 лет у вас будет более полумиллиона долларов. Ваши родители – и тот парень, который кричит на вас из телевизора, – хотят, чтобы вы откладывали деньги из-за мощи сложных процентов, также известных как сила времени. Однако удивительно даже не то, сколько вы получите за 50 лет, а то, когда вы заработаете эти деньги. В первый год после внесения первоначального депозита вы получите около 800 долларов, а на 50-й год – 41 тысячу. Иными словами, больше всего вы зарабатываете ближе к концу срока.

А теперь замените «зарабатываете» на «умираете» в предыдущем предложении, и вы получите еще одно правдивое утверждение: больше всего людей умирает ближе к концу жизни. В случае с деньгами время играет вам на руку, однако в ситуации со смертью оно работает против вас. На самом деле математика одинакова в обоих случаях: мы имеем дело с так называемым экспоненциальным ростом, означающим, что риск смерти возрастает тем быстрее, чем старше вы становитесь[144]. Элисон ван Раалте, демограф, которая помогла мне расшифровать таблицы, рассказала мне об этом печальном факте радостным тоном: «Большинство людей не осознают, насколько быстро показатели смертности увеличиваются с возрастом».

 

С 20-30 лет риск смерти с каждым годом возрастает примерно на 8%.

 

Я действительно этого не понимал. Начав изучать данные таблицы Центров по контролю и профилактике заболеваний, я не на шутку испугался. Например, риск умереть в 85 лет в 912 раз выше, чем вероятность скончаться в 10 лет. На 91,200 % выше! Даже если сравнивать 85-летнего человека с 50-летним, цифры не могут не поражать: у первого риск умереть в течение года на 20,200 % выше, чем у второго!

Пока пессимисты наверняка кричат: «ДА! ВИДИТЕ, ВОКРУГ ОДНИ УЖАСЫ!» Но подождите, это еще не все. Самое поразительное в таблице то, что риск смерти в любом возрасте невелик. Он ниже, чем вы ожидаете. Например, у 40-летнего мужчины риск умереть до 41-го дня рождения составляет всего 0,224 %, а для 50-летней американки вероятность скончаться до достижения 51 года составляет всего 0,320 %. Они кажутся еще ниже, когда вы задумываетесь обо всем, что пытается вас убить. (Между прочим, несмотря на то, что Австралию принято считать страной, где все объекты, одушевленные и неодушевленные, хотят вас поскорее прикончить, у 40-летнего австралийца риск умереть до 41 года на 0,142 % ниже, чем у жителя США того же возраста.)

Возникает вопрос: как вы думаете, в каком возрасте американец впервые сталкивается с 10-процентным риском умереть в течение года? Иными словами, на каком этапе вашей жизни риск скончаться за 365 дней становится равен 1 из 10?

В шестьдесят?

Семьдесят?

Восемьдесят?

Нет. Восемьдесят семь.

Помните того 85-летнего человека, чей риск умереть в течение года на 91,200 % выше, чем у 10-летнего? Что ж, для этого старика вероятность дожить до 86-го дня рождения составляет 11/1, и его риск умереть в этом году равен «всего» 8,27 %. В таблицах Центров по контролю и профилактике заболеваний США есть подробные данные только для людей до 100 лет. Вероятность умереть в этом возрасте составляет 34,4 %. Иначе говоря, если вы доживаете до 100 лет, вероятность дотянуть до следующего года составляет 2/3. Даже мне, отъявленному пессимисту, это кажется чертовски оптимистичным!

Но подождите, оптимисты еще не победили. Все снова начнет выглядеть мрачно, если вы будете смотреть на данные не за год, а за десятилетия. Например, давайте вернемся к нашему 40-летнему американцу. Вероятность, что он умрет до 41 года составляет всего 0,224 %, однако риск того, что он скончается в следующие 10 лет составляет уже 3,2 %. В 50 лет этот показатель увеличивается до 7,4 %, в 60 – до 15 %, в 70 – до 31 %, а в 75 – до 45 %. Итак, в 75 лет вы можете подбросить монетку, чтобы увидеть, доживете ли вы до 85.

Кто-то посчитает это печальным, а кто-то – удивительным. Однако я здесь не для того, чтобы огорчать или удивлять, а для того, чтобы делить… цифры.

Когда вы смотрите на эти американские таблицы, в глаза бросается одна особенность: у мужчин и женщин возраст, когда они реже всего умирают, одинаков, и это 10 лет. У 10-летних детей риск умереть до 11-го дня рождения составляет 0,0091 %, а вероятность увидеть, что семейство Кардашьян будет делать дальше, – 99,9909 %. Поскольку риск смерти 10-летнего ребенка так невероятно низок, почти любое число, которое вы разделите на него, покажется гигантским. Например, если вы разделите риск умереть в 20 лет на вероятность скончаться в 10, то получите восемь. Это значит, что у 20-летнего человека риск умереть в течение года в восемь раз выше (или на 800 % больше), чем у 10-летнего. Здесь грань между оптимизмом и пессимизмом становится размытой: это правда, что у 20-летнего человека риск скончаться до 21-го дня рождения крайне низок, однако также истинно и то, что он гораздо выше, чем у 10-летнего.

Экспоненциальные функции, такие как сложные проценты или риск смерти, весьма коварны. Очень затруднительно держать в голове всю последовательность целиком. Если вы смотрите на один конец функции (риск умереть в 30 с небольшим лет или увеличение вложенной суммы в первые годы), вам действительно трудно осознать, насколько выше находится второй конец (огромные деньги или… высоченный риск смерти). Мы интуитивно понимаем, что смерть 10-летнего ребенка – шокирующее событие, и это действительно так (математически и эмоционально), однако кончина 99-летнего человека – это событие печальное, но не неожиданное. Тем не менее интуитивное восприятие не тождественно математическому. В процентном отношении разница между минимальным риском смерти (в 10 лет) и максимальным (в 99) намного больше, чем мы ожидаем: более 340 000 %. Триста сорок тысяч процентов![145]

Здесь возникает вопрос: насколько велика вероятность того, что ультраобработанные продукты вас убьют?

Чтобы ответить на него, давайте вернемся к исследованию, показавшему связь между такой пищей и повышением риска смерти. Его авторы обнаружили, что на каждый 10-процентный рост доли ультраобработанных продуктов в рационе участников приходилось 14-процентное увеличение риска смерти в год. Эти результаты были получены теми же учеными, которые использовали данные участников французского исследования NutriNet-Santé, чтобы связать потребление ультраобработанных продуктов с раком. Вы можете привести несколько причин (как мы это сделали в главах семь и восемь), по которым скептически относитесь к этим выводам. Однако давайте представим, что потребление ультраобработанных пищевых продуктов действительно повышало риск смерти участников исследования на 14 % в год. Иначе говоря, давайте предположим, что эта связь подлинная и причинно-следственная.

 

Насколько велика вероятность того, что ультраобработанные продукты вас убьют?

 

Звучит ужасно, не так ли? Если бы я придумывал заголовки, я мог бы добавить немного перчинки (и неточности), написав что-то вроде:

ИССЛЕДОВАНИЕ ПОКАЗАЛО, ЧТО БОГ НЕНАВИДИТ ЛЮДЕЙ, КОТОРЫЕ ЕДЯТ CHEETOS, И СОКРАЩАЕТ ИХ ЖИЗНЬ НА 14%

 

 

Если бы такое увеличение риска смерти равнялось сокращению общей продолжительности жизни на 14 %, то это было бы… кошмарно![146] Четырнадцать процентов от средней продолжительности жизни американца – это около 11 лет. Это очень много потерянного времени. На самом деле увеличение риска смерти и сокращение ожидаемой продолжительности жизни – это не одно и то же с точки зрения математики. Чтобы понять почему, давайте проведем быстрый подсчет. Мой риск умереть в этом году составляет около 0,18 %. А теперь давайте умножим его на 14 %. Новый риск скончаться в этом году составляет 0,18 × 1,14 = 0,21 %. Если мы изменим сценарий и будем рассматривать не риск смерти, а риск жизни, то, внеся эти цифры в график, получим:

 

 

Вы не видите разницы. (Мне пришлось увеличить график в Excel, чтобы убедиться, что она действительно есть.) Даже если я пессимистично предположу, что буду есть на 10 % больше ультраобработанных продуктов в течение следующих 10 лет, и сравню свой риск выжить в период 50–60 лет, то результат будет примерно таким же:

 

 

Если бы авторы исследования хотели конвертировать повышение риска на 14 % в изменения ожидаемой продолжительности жизни, то они могли бы использовать сложные математические модели, однако они этого не сделали. Поскольку необработанные данные не являются общедоступными, у нас тоже не получится этого сделать. Однако можно приблизительно рассчитать изменение ожидаемой продолжительности жизни с помощью простого математического уравнения[147]:

 

 

Ln – это натуральный логарифм, и эта функция есть на большинстве калькуляторов. Итак, в нашем случае если мы действительно считаем, что потребление ультраобработанных продуктов повышает риск смерти на 14 %, то приблизительное изменение продолжительности жизни будет таким:

 

 

Что-о-о? Как, черт возьми, настолько большой рост риска смерти (14 %!) производит такой незначительный эффект (около 2 % от средней продолжительности жизни американца)? Во всем виновата наша старая подруга, экспоненциальная функция, особенно в возрасте от 10 до 70 лет, когда риск смерти в течение любого отдельно взятого года низок.

С моей точки зрения, увеличение риска смерти на 14 %, связанное с потреблением ультраобработанных продуктов (разумеется, если оно реально), является небольшим. Нам кажется, что это много, потому что мы привыкли мыслить в пределах 100 %. Однако в контексте относительного риска смерти, с которым мы все регулярно сталкиваемся, 14 % – это немного. На самом деле практически такой же риск связан с простым фактом того, что вам исполняется 20. Помните курение? Исследование, в котором приняло участие около 35 тысяч британских врачей, показало, что у заядлых курильщиков ежегодный риск смерти на 234 % выше, чем у людей без этой пагубной привычки. Эти цифры являются гораздо более впечатляющими, и они соотносятся с большим сокращением продолжительности жизни: примерно на 10 лет.

Однако есть и другие весьма существенные риски помимо курения.

Во-первых, мужской пол. У жителей развитых стран нет возраста, в котором у мужчин риск смерти был бы ниже, чем у женщин. В максимальной точке соотношение достигает 2,85, и это значит, что в этом возрасте риск смерти у мужчин на 285 % выше, чем у женщин. (Неудивительно, что это происходит в возрасте 22 лет. Демографы называют это пиком несчастных случаев, но мне нравится рассуждать об этом так: молодые парни более склонны к глупым поступкам, но в этом нет их вины. Тестостерон и, возможно, социальная среда побуждают их вести себя безрассудно.) Доход – еще один фактор риска. В США люди в возрасте 40–76 лет, входящие в верхний 1 % населения по доходам (по данным Администрации социального обеспечения), живут на 10–15 лет дольше, чем те, кто относится к нижнему 1 % популяции по уровню заработка. Еще один фактор риска – место проживания. Самые бедные ньюйоркцы в среднем живут на четыре года дольше самых бедных жителей Гэри, штат Индиана. Как и следовало ожидать, раса тоже имеет значение. Например, у темнокожих младенцев в возрасте до одного года на 231 % более высокий риск смерти, чем у белых новорожденных.

 

У жителей развитых стран нет возраста, в котором у мужчин риск смерти был бы ниже, чем у женщин.

 

Вы не можете изменить свой возраст. Не можете поменять расу. Сложно существенно повысить или понизить уровень дохода или избрать другое место жительства. Однако сократить потребление ультраобработанных продуктов довольно просто. Или есть больше «суперпродуктов» (суперфудов). Или придержи