2025年的每一周似乎都带来了新的健康头条,无论是关于自闭症率上升、疫苗接种建议的变化还是意外的癌症风险。

对于那些试图对自己和家人的健康做出明智选择的人来说,理解这些信息可能会很困难。科学的内容可能显得矛盾且令人困惑。人类数据往往很复杂,研究结果往往相互矛盾。

政府官员和科学家之间的争论可能会让事情变得更加复杂。

作为教授流行病学和研究方法的我们,我们在开始时给学生提出几个关键问题,这些问题可以帮助理解证据。我们逐渐意识到,这些课程不仅仅是为公共卫生专家设计的——它们是任何人都可以用来识别偏见、评估健康声明,并更好地理解与健康相关的政策辩论的工具。

所以下次你看到一篇关于某种健康状况的新闻时,不妨问自己这三个问题。

第1条:人们得这种病的频率是不是在增加?

第1条:人们得这种病的频率是不是在增加?

媒体报道常常关注某种疾病的诊断频率变化。例如,“美国自闭症率再次上升至每31个孩子中就有1个,CDC表示”和“CDC发现近1/3的美国青少年有前驱糖尿病,但专家质疑数据稀少。”

在对正在展开的流行病发出警报之前,重要的是要考虑这些变化是否是公共卫生研究人员所称的‘人为变化’,还是实际的变化。

即使在某种疾病或状况在群体中的发生率实际上没有变化时,人为变化也可能发生。当研究人员修订他们对特定状况的定义时,被统计为患有该状况的人数可能会随时间而变化。例如,自闭症的发生率部分是因为自闭症的定义被扩大了。

另一个例子是高血压的分类标准变化。在2017年,美国心脏协会将高血压的诊断临界值降低,从140/90降至130/80。因此,几乎在一夜之间,更多的人被认为患有高血压。

当医生在检测某种状况方面变得更加熟练时,该状况的发生率也可能看起来在增加。1990年代初期,前列腺特异性抗原(PSA)测试的广泛采用,作为前列腺癌检测的血液测试,导致前列腺癌诊断激增。这些病例中有一部分是在早期阶段被发现的,可能在患者一生中从未发展到导致疾病或死亡。

媒体报道或公众讨论对某种状况的认识增加,也可能导致更多的诊断。这种情况尤其在诊断不是基于明确的医学测试,而是基于临床观察或报告时更为明显。例如,随着时间的推移,ADHD病例的增加可能部分反映了对其认识和诊断的提高。

疾病或健康状况发生率的真实变化反映了导致某种状况在某一人群中变得更常见或更少见的因素的真实变化。

吸烟与肺癌的经典例子就是疾病发生率的真实变化的体现。20世纪初,肺癌在美国是一种罕见疾病。到1930年代,医生们注意到男性病例增多,导致开展研究以调查其潜在原因,包括吸烟。

根据1960年代初美国外科医生总监的吸烟与健康顾问委员会审查的众多研究结果,该委员会得出结论,吸烟是导致肺癌的主要原因。在1964年发布的外科医生总监的重大报告中,该委员会基于7000多篇科学和技术文章的证据得出结论:“吸烟对某些特定疾病的死亡率和整体死亡率有显著贡献。”

第二:是什么样的研究导致了这一说法?

第二:是什么样的研究导致了这一说法?

最有力的研究是比较一个不接受测试干预的对照组和一个接受干预的实验组。研究参与者被随机分配到这两个组中的一个。这种研究设计称为随机对照试验,被认为是证明某种治疗或其他因素确实导致或预防疾病的金标准。

然而,随机对照试验不能用于研究潜在有害因素,如农药或我们日常环境中发现的其他化学物质。让人们接触潜在有害的因素是不道德的。相反,研究人员需要依赖观察性研究,这些研究识别那些在日常生活中已经接触某种因素的人群——例如,接触农药的工人——并将他们的健康结果与没有接触农药的人进行比较。

观察性研究的挑战在于,两组人群往往在不可预测的方面存在差异——这些差异可能部分解释了为什么一组人群某种疾病或健康状况的发生率更高。这被称为混杂。用于控制组间这些差异的统计方法往往不完美。这就是为什么从单一研究中得出结论是有风险的。

第3条:还有什么其他证据?

第3条:还有什么其他证据?

因为单一研究无法证明因果关系,专家们会审查关于某一主题的所有研究,就像陪审团在做出裁决前会权衡所有证词一样。证据通常包括多种研究类型的组合,包括随机临床试验、观察性研究和实验室研究。随机临床试验测试干预措施在受控条件下是否真正改变结果,而观察性研究则寻找现实世界人群中的模式和关联。实验室研究旨在揭示将潜在原因与疾病联系起来的生物机制,通常是在人工环境下进行的。

例如,许多研究调查了香烟烟雾中化学物质的影响。总体而言,研究发现这些化学物质通过损害肺细胞的遗传物质导致癌症。当这种损害影响到关键基因时,可能会导致细胞失控分裂,并导致癌症的发展。

一旦科学家排除了基于伪影的解释因素,例如由于定义变化而使更多人被归类为某种疾病,他们可以结合该主题的多项研究证据,建立一个有说服力的论据,以判断他们所调查的因素是否真的导致或预防某种疾病或其他健康状况。他们权衡所有证据,因为没有单一研究能解决问题,但这些证据结合在一起形成了更清晰的图景。

那么,关键是什么呢?如果你看到一个健康声明似乎好得令人难以置信——或坏得令人难以置信,在决定相信什么之前,花点时间心里过一遍这三个问题。