Not all scientific studies are created equal - David H. Schwartz

모든 과학 연구들이 같은 식으로 출간된 것은 아니다 - David H. Schwartz

번역: JAE HYEOK KIM 검토: Jeong-Lan Kinser

Studies have shown that

연구 결과들은

taking vitamins is good for your health

비타민을 복용하는 것이 몸에 좋을 수도 있고

and bad for your health.

나쁠 수도 있다고 합니다.

That newly discovered herb can improve your memory

최근에 발견된 허브는 여러분의 기억력 향상에 도움을 줄 수도 있다고 하고

or destroy your liver.

간을 안좋게 할 수도 있다고 합니다.

Headlines proclaim a promising new cancer treatment

헤드라인들은 새로운 암 치료제가 성능이 있다고 하지만

and never mention it again.

다시는 언급하지 않습니다.

On a daily basis,

매일

we are bombarded with attention-grabbing news,

우리는 과학적인 연구가 뒷받침된

backed up by scientific studies,

많은 흥미로운 뉴스들을 접하지만

but what are these studies?

도대체 이런 연구들은 어떤것일까요?

How are they performed?

어떻게 그것들이 진행될까요?

And how do we know whether they're reliable?

그리고 어떻게 우리는 그것들이 믿을만한지 알 수 있을까요?

When it comes to dietary or medical information,

식이요법이나 의료에 관한 정보를 접했을 때

the first thing to remember

가장 처음 해야 할것은

is that while studies on animals or individual cells

이 연구가 동물이나 각각의 세포로 진행됐다면

can point the way towards further research,

앞으로 남은 연구가 더 있다는 것입니다.

the only way to know how something will affect humans

사람에게 효과가 있다는 것을 아는 방법은 오직

is through a study involving human subjects.

사람을 대상으로 한 연구결과 뿐입니다.

And when it comes to human studies,

그리고 사람을 이용한 연구결과에 대해서는

the scientific gold standard is

과학적 근본위제는

the randomized clinical trial, or RCT.

무작위 대조군 연구 입니다 (RCT).

The key to RCTs is that the subjects are randomly assigned

RCT의 핵심은 피실험자들이 무작위로

to their study groups.

연구그룹으로 나뉘어지는 것 입니다.

They are often blinded to make them more rigorous.

흔히 더 완벽한 결과를 위해 서로 모르게 하기도 하죠.

This process attempts to ensure

이 과정은 그룹들간의 차이점이 오직

that the only difference between the groups

연구자가 시도하려는 연구의 차이밖에 없다는것 점을

is the one the researchers are attempting to study.

확실하게 합니다.

For example,

예를 들면,

when testing a new headache medication,

새로운 두통 치료제를 테스트할 때,

a large pool of people with headaches

두통을 가지고 있는 많은 사람들을

would be randomly divided into two groups,

무작위로, 두 개의 피실험군으로 배치합니다.

one receiving the medication

한 그룹은 약을 처방받고

and another receiving a placebo.

다른 그룹은 플라시보(속임약)를 받습니다.

With proper randomization,

적절한 무작위배치로 인해,

the only significant overall difference

두 피실험군의

between the two groups

특별히 보이는 차이점은 오직

will be whether or not they received the medication,

약을 처방 받았는지 아닌지 일것입니다

rather than other differences that could affect results.

결과에 영향을 줄 수 있는 다른 차이점이라기 보다는요.

Randomized clinical trials are incredible tools,

무작위 대조군 연구는 뛰어난 방법이고

and, in fact, the US Food and Drug Administration

사실, 미국 FDA는

often requires at least two to be conducted

새로운 약이 시중에 출시되기 전에

before a new drug can be marketed.

적어도 두 번의 실험을 요구합니다.

But the problem is that an RCT is not possible

하지만 RCT의 문제점은 바로

in many cases,

다양한 경우에서 사용이 불가능 하다는 것입니다.

either because it's not practical

실제로 실험이 불가능하거나

or would require too many volunteers.

또는 너무 많은 지원자가 필요할 수도 있어서 입니다.

In such cases,

이러한 경우에는

scientists use an epidemiological study,

과학자들은 유행병학 연구를 진행합니다.

which simply observes people going about their usual behavior,

이것은 간단하게 사람들의 일상 행동을 관찰하는 것입니다.

rather than randomly assigning active participants

참가자들을 무작위로

to control invariable groups.

나누는 것이 아니라 말이죠.

Let's say we wanted to study

가령, 시중에 판매되고 있는 허브가 첨가된 음식이

whether an herbal ingredient on the market

메스꺼움을 일으킨다는 것을

causes nausea.

연구한다고 해봅시다.

Rather than deliberately giving people something

고의로 사람들에게

that might make them nauseated,

메스꺼움을 유발시키는 것을 주기 보다는,

we would find those who already take the ingredient

우리는 이미 매일

in their everyday lives.

이런 음식을 섭취하는 사람을 찾는 것입니다.

This group is called the cohort.

이런 그룹을 우리는 '집단 (Cohort)' 라고 부릅니다.

We would also need a comparison group

또한 우리는 비교군이 필요한데

of people who do not have exposure to the ingredient.

이들은 이러한 음식을 섭취하지 않는 사람들입니다.

And we would then compare statistics.

그리고 우리는 통계를 비교하겠죠.

If the rate of nausea is higher in the herbal cohort,

만약 허브를 섭취하는 집단이 메스꺼움을 느끼는 비율이 더 높다면

it suggests an association

협회에 허브제품과 메스꺼움에 대해

between the herbal supplement and nausea.

통보를 할것입니다.

Epidemiological studies are great tools

유행병학 연구는

to study the health effects of almost anything,

거의 모든 건강 효과에 사용할 수 있다는 점이 뛰어납니다

without directly interfering in people's lives

사람들의 삶에 직접적으로 개입하지 않거나

or assigning them to potentially dangerous exposures.

그들에게 잠재적으로 위험이 될만한 것에 노출시키지 않고 말입니다.

So, why can't we rely on these studies

그럼, 왜 우리가 약물과 다른 건강에 대한 효과에 관한

to establish causal relationships

연구결과에 대한

between substances and their effects on health?

인과관계에 의존하지 못하는 것일까요?

The problem is

문제점은 바로

that even the best conducted epidemiological studies

가장 최적화된 유행병학 연구라도

have inherent flaws.

가지고 있는 결함이 있기 때문입니다.

Precisely because the test subjects

정확한 이유는, 피 실험자들은

are not randomly assigned to their groups.

자신들의 그룹에 무작위로 배정되지 않았습니다.

For example, if the cohort in our herbal study

예를 들면, 허브 연구의 피실험자들 중에

consisted of people who took the supplement

건강을 위한 이유로

for health reasons,

이미 그것을 섭취한 사람이 있다면

they may have already had higher rates of nausea

그들은 아마도 이미 더 높은 메스꺼움 비율이 있었을 것입니다,

than the other people in the sample.

그 연구의 다른 사람들에 비해서요.

Or the cohort group could've been composed of

또는 집단이 건강음식 상점에서 쇼핑을 하거나

people who shop at health food stores

다른 식이요법을 하거나

and have different diets

건강관리에 더 접근이 쉬운 사람들로

or better access to healthcare.

구성되어 있을 수도 있습니다

These factors that can affect results,

이러한 요인들은 결과에 영향을 주게 됩니다,

in addition to the factor being studied,

조합변수로 알려져 있는

are known as confounding variables.

그 요소들에 덧붙여서 말이죠.

These two major pitfalls,

이 두가지의 위협은,

combined with more general dangers,

데이터의 관심이나 선별적 갈등과 같은

such as conflicts of interest or selective use of data,

더 많은 일반적 위험과 합쳐져 있는데,

can make the findings of any particular epidemiological study suspect,

어떤 특정한 유행병학 연구의 결과에 영향을 줄 수 있고

and a good study must go out of its way

좋은 연구는 반드시 연구자가

to prove that its authors have taken steps

이러한 실수들을 없애도록 연구가가 체계적인 절차를 받았음을 증명하는

to eliminate these types of errors.

진로를 모색해야 합니다.

But even when this has been done,

하지만 비록 이 단계가 완결 되었다 해도,

the very nature of epidemiological studies,

유행병학 연구의 특성이

which examine differences between preexisting groups,

이미 존재하는 그룹들 사이의 차이점을 검사하는 것이며,

rather than deliberately inducing changes within the same individuals,

고의적으로 같은 개개인들의 변화를 유도하는 것이 아니라는 것인데,

means that a single study

(유행병학 연구 특성이) 의미하는 것은, 한개의 연구가

can only demonstrate a correlation

오직 약물과 건강 결과의

between a substance and a health outcome,

상관관계만을 보여줄 수 있다는 것입니다,

rather than a true cause and effect relationship.

참된 원인과 결과의 관계라고 하기 보다는든요.

At the end of the day,

결국 가장 중요한 점은

epidemiological studies have served as excellent guides to public health,

유행병학 연구는 공중 보건의 훌륭한 가이드로서 제공해왔고

alerting us to critical health hazards,

우리에게 심각한 건강위험을,

such as smoking, asbestos, lead, and many more.

흡연, 석면, 납, 또 다른 많은 것을 경고하며 말이죠.

But these were demonstrated through

하지만 이러한 결과들은

multiple, well-conducted epidemiological studies,

여러개의, 잘 행해진 유행병학 연구들을 통해

all pointing in the same direction.

같은 결론으로 도달하게 됩니다

So, the next time you see a headline

그러면, 다음에 여러분이 새로운 기적적 치료에 대한

about a new miracle cure

헤드라인을 보게 되거나

or the terrible danger posed by an everyday substance,

매일 복용하는 약물이나 끔찍한 위험에 노출되면

try to learn more about the original study

원래의 연구에 대해 더 알려고 노력하시고

and the limitations inherent in any epidemiological study or clinical trial

결론을 성급히 내리기 전에,

before jumping to conclusions.

유행병학 연구나 RCT의 내재적인 한계에 대해 알아보도록 노력하십시오.