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本文編輯字數6830字，預計閱讀時間18分鐘。
我經常聽到身邊一些老人說：
今天這個專家這么說，明天那個專家那么說，真不知道應該聽誰的。
還不如聽自己的，誰的都不聽，自己怎么舒服怎么來。
其實每次聽到這樣的話，我都覺得很可惜的，現在信息越來越多，對于大部分人來說，真假難辨。
沒有判斷力的人，被各種信息搞亂了之后，會變得麻木，最后放棄，失去了了解真相，改善健康的機會。
就拿雞蛋來說，以前經常聽人說：
多吃雞蛋，會增加心臟病的風險，因為蛋黃里的膽固醇太高
每天只能吃1個雞蛋，吃多了營養(yǎng)消化不了
于是你每天只吃1顆雞蛋，還可能扔掉半個蛋黃，但是，現在你又看到很多最新的消息說：
蛋黃里的軟磷脂對心血管健康非常有益，可以降低心臟病風險。
雞蛋非常健康，膽固醇沒有問題不用害怕
圖片來自Inspired Taste
可能你還沒有反應過來，另一個營養(yǎng)研究就映入眼簾：
一定要多補鈣，這樣可以降低骨質疏松的風險。
然后，你買來一堆鈣片，每天按時按點花樣補充著，吃了1、2年后，又看到另外一個研究：
補鈣沒有太大好處，還可能增加骨折風險。
還有人說，肉不能吃，有各種危害，有人說吃素不好，會導致營養(yǎng)不良，還有人說動物油不能吃，要吃植物油，而最新又有人說，豬油是十大最健康的食物之一。
總之，對于任何一種食物，都有好心人告訴你，這個不健康，要少吃。
也可能有另外一個人，告訴，這個食物好，要多吃。
對于一般人來說，真的很苦惱，為什么這么亂，還都是專家，到底應該相信誰？
為什么營養(yǎng)學理論，差異那么大？換句話說，現代營養(yǎng)學，它到底有多不靠譜。
今天我們來聊這個話題。▼
美國電影制作人、作家Tom Naughton，在2011年進行過一次演講，主題是《給聰明人的科學》Science For Smart People。①（視頻太長，我沒有翻譯，留了鏈接給大家，感興趣的可以自己去YouTube看）
演講中，他深挖了現代營養(yǎng)學的底，解開營養(yǎng)科學的神秘面紗，告訴大家什么才是真相。
如果這些年，你也各種亂七八糟的營養(yǎng)研究和建議，搞得一頭霧水的話，接下來的內容，也許是你最想要的：↓
先說一個很經典的案例，營養(yǎng)學歷史上，有一個非常大的護士研究，是關于雌激素和心臟病關系的。②
研究的對象是成千上萬絕經后的護士，這些護士需要給研究人員，報告自己的健康狀況，以及攝入雌激素的情況。
來自哈佛大學的科學家們，搜集了這些數據，然后匯總分析，得出來的結論是：
絕經后吃雌激素的女性，比不吃雌激素的女性，心臟病風險降低了40%。
這樣的研究結果，遭到一群科學家的質疑，于是，為了保險起見，他們針對這些人，開展了另一項大型研究，不同的是，這一次，換了一種方法。
科學家把健康狀況相當、生活習慣類似的護士（大約16,000人），分成了2組，給予其中一組護士吃安慰劑，另外一組護士吃雌激素，這樣堅持了5年半，最終得出的結果是：
絕經后吃雌激素的女性，比不吃雌激素的女性，心臟病和中風風險增高了30%。
看到這里你是不是已然驚呆了？
為什么，同樣是科學研究，研究對象也一樣，為什么結果完全相悖？
想知道答案的話，就得從這2個研究所用的方法下手。
為了更嚴謹的探究2個事物的相關性，或者因果關系，科學有一些方法。
護士研究中所使用的方法，是最常見的2種。
第一個研究用的方法是：觀察，被稱為觀察性研究。
它的操作方式是，不干預和影響研究對象，對其直接進行觀察，或者數據分析，然后形成一個假說，或者結論。
舉個栗子，通過觀察一群吸煙的受試者，發(fā)現吸煙年限越長，患上肺癌的風險越高。
于是得出結論：吸煙有導致肺癌的風險，且年限越長風險越高。
第二個研究用的方法是：臨床試驗性研究。
它的操作方式是：將條件相同或相似的受試者，隨機分成2組或多組，然后改變其中1組或多組的狀況（比如吃某種食物，進行某種飲食等）。
然后，收集試驗數據，然后得出結論。
了解這2種研究方法后，接下來就帶大家解開謎底：為什么結果會不一樣呢？
觀察性研究的缺陷很明顯，所以，它得出的結果不一定都準確。
→ A和B有關，并不能說，A導致B
我們經常看到很多這樣的研究，只發(fā)現相關性，無法證明因果關系
什么意思呢？舉個最通俗的例子，有個拳擊手，共計進行了10場比賽，這10場比賽中，他勝了6次，這6次他都穿著紅色底褲，其他4場沒有穿紅色底褲。
你能由此得出一個結論：穿紅色底褲，就可以讓獲勝么？
顯然不是，紅色底褲和勝利只有相關性（比如，同期出現），但并不能說明，穿紅色底褲，導致他贏了比賽。
聽起來感覺是不是很荒唐？
但是，在營養(yǎng)學上，這種研究卻被大量應用，甚至作為全球的膳食指南的理論基礎。
→ 其他不同的變量，容易被忽略
回到護士研究，第一個研究采用觀察的方法，結果發(fā)現：吃雌激素可以加持心臟健康。
可第二個研究結果正好相反，這到底是怎么回事？
科學家深究其里才發(fā)現，第一個研究中那些吃雌激素的絕經女性，也大都更具健康意識。
換句話說，她們更注重健康的生活和飲食方式，比如不抽煙、不喝酒、喜歡鍛煉、睡眠質量良好等等。
而這份健康意識，才是真正改善心臟的原因，并不是所看到的吃雌激素。
雌激素不過是觀察到的表象，即具有相關性，但并沒有因果關系。
而這些女性的健康意識，被稱為這個觀察性研究中的混雜變量。
還有很多素食者的研究也一樣，雖然我們現代營養(yǎng)學都知道，素食不是什么健康飲食，肉類種有很多營養(yǎng)是很重要的，而且膳食脂肪也很重要。
可是，就有大量研究發(fā)現，素食者更加長壽，更加健康，肉食者更不健康，真相是什么呢？
因為素食者更加關注健康，他們更愛運動，更不會抽煙，喝酒，更不會給自己很大的壓力。
反之，愛吃肉的人，更愛喝酒，都是那些不注重健康的人，所以，吃肉被認為是不健康的行為。
→ 按照目的要求，玩弄數據
Tom Naughton在演講中舉了一個有趣的例子，假設你觀察了一批人的飲食。
1、40%的人，高脂高糖飲食
2、20%的人，高脂低糖飲食
3、20%的人，低脂高糖飲食
4、20%的人，低脂低糖飲食
試驗結束的時候，高脂高糖組的人有3個得了心臟病，也就是說有3/4的風險，低脂高糖組有1個人得了心臟病，也就是說有1/2的風險。
于是，不考慮其他組別，有的科學家就可能得出結論，高脂不好，能加倍心臟病風險。
但是，咱們回過頭來再看，高脂低糖組沒有心臟病，低脂低糖組也沒有心臟病。
那我能不能也得出一個結論：低糖飲食，可以降低心臟病風險呢？
看到了么，在觀察研究中，原來是存在切割數據的，你選擇的數據不同，得出的結論，也完全不一樣。
這些缺陷，讓很多觀察性研究并不具有參考性，但現實是，太多人卻被這些研究結果迷惑。
歷史上最具迷惑性的一個觀察性研究，開始于1956年，發(fā)表于1978年，卻坑了全球人近40年。
這就是我多次提到的『七國研究』，它促成了全球的低脂飲食風潮，讓脂肪，特別是動物脂肪，背黑鍋幾十年③
他的主要研究者是Ancel Keyes（下圖來自Tom Naughton的演講截圖，他給Ancel Keyes的照片加了長鼻子，是的，說謊的匹諾曹）。
Ancel Keyes在研究中，共計觀察了22個國家的國民飲食和健康數據。
然而，為了符合自己的假想（注意是假想?。?/span>，他從這些數據中挑選出7個國家的數據。
然后，堂而皇之的告訴世人：飲食中的脂肪，尤其是動物脂肪（富含膽固醇），會導致心臟病。
整個世界嘩然！而后幾乎所有人面對膳食脂肪，尤其是來自于動物的飽和脂肪，都害怕到要死。
看到沒？改變你飲食習慣的所謂科學依據，居然是建立在這種不靠譜的，被砍掉大量數據的，觀察性研究之上。
沒錯，觀察性研究就是這么不靠譜，你或許會說，那臨床試驗性研究是不是會更準確？
沒錯，比起觀察性研究，臨床試驗性研究相對來說是更嚴密的。
但是，這并不代表它就100%準確。
→ 試驗結果，也可能通過數字游戲被夸大或者縮小
舉個栗子，有關他汀類藥物（降低膽固醇的藥物）最有名的一個研究，被稱為：立普妥（Lipitor，他汀類藥物）臨床試驗性研究。（公眾號回復他汀類，獲取相關文章推薦）
受試者是一群有高心臟病風險的男性，他們被分成2組，一組人吃立普妥，另外一組人吃安慰劑。
10年之后，觀察到的數據是：吃立普妥的那組人，每100個中有2個心臟病發(fā)作，吃安慰劑的那組人，每100個中有3.05個心臟病發(fā)作。
2組的差距是，安慰劑組每100個人中，比立普妥組多1.05個心臟病發(fā)作者。
什么意思？就是說，你讓100個心臟病高風險的人吃10年立普妥，有可能只能多阻止1個人遭遇心臟病發(fā)作。
只有1%的差距，這樣的數字幾乎沒有參考意義，那是不是意味著藥賣不出去了？
并沒有，研究者用2(最小值)/3.05（最大值）=0.64，再用1-0.64=0.36
最后得出的結論是：立普妥（他汀類）可以把心臟病風險降低36%，牛逼吧。
然而，這樣靠數字游戲得出來的結果，卻左右著無數人的治療方式。
很多人膽固醇高了就吃他汀類藥物，從來不考慮它是不是有害，也不質疑它的效果，實際上這個藥物的副作用非常大→MIT科學家：『他汀類』降脂藥無效，還危害無窮......
看到沒有？科學家可以操作數據，把沒有任何參考意義的數據，夸大或者縮小，影響醫(yī)學指南，影響人類營養(yǎng)學，因為背后牽扯到太多的利益關系。
除了操控數據，還有很多其他操作，更加匪夷所思。
→試驗過程和試驗對象，也可以隨意操作
2016年，墨爾本大學發(fā)布了一項研究，對高脂肪低碳水飲食做了對比。④
得出的結論是：高脂肪低碳水飲食不靠譜，把老鼠吃胖了。
沒錯，研究者選擇的受試者是老鼠，并且把它們分成了2組。
一組吃高脂肪低碳水飲食，一組吃高碳水低脂肪飲食，堅持了9周。
乍一看嚇一跳，翻開試驗數據才發(fā)現，研究人員給高脂組的老鼠喂食的碳水化合物雖然低，但全部選擇白砂糖。（而真正高脂低碳飲食建議吃的碳水化合物是富含纖維的蔬菜）
圖片來自The Cheat Sheet
那么，老鼠們吃的脂肪是什么呢？精煉植物油，甚至包含反式脂肪酸。（而真正高脂低碳飲食建議吃健康的椰子油、橄欖油、黃油等等）
老鼠的蛋白質來源是酪蛋白，是一種容易引起消化不良的抗原性蛋白質，在人類的任何高脂低碳飲食中，都不會把它作為直接推薦的。
喂食給老鼠的纖維就更可笑了，是和紙差不多的纖維素。
別說老鼠了，你要是每天吃這些，身體不出問題才怪。
但是，還沒有完，試驗中所用的老鼠，都刻意選擇了新西蘭肥胖（NZO）小鼠。
這是一種經過基因修飾后，本身葡萄糖耐受量就低，并且特別容易出現心血管疾病、脂肪肝，和糖尿病等問題的小鼠。
綜合所有因素，可想而知，試驗所得到的結果也不出所料，操控實驗結果，真的易如反掌。
→ 試驗最終結果，和結論不一樣
沒錯，就說結果出來了，某些科學家（流氓）也可以根據自己的需求，改變研究的結論，我們來舉個例子。
2007年，有一個關于低碳飲食的研究。⑤
科學家把137名受試者分成3組，一組堅持低碳水化合物飲食，一組堅持低脂肪中碳水飲食，一組作為對照組正常飲食即可
結果發(fā)現：低碳水飲食組減重最多，而且心血管疾病風險指標都有最大程度的好轉（包括甘油三酯水平、LDL水平等等）。
但是，搞笑的事情發(fā)生了，研究人員給出的最終結論卻是：低脂中碳組是獲勝方，是更為謹慎可選的飲食方式。
后來被發(fā)現，這場研究是某全球知名谷物早餐和零食制造商，提供資助的。
你可能覺得好笑，原來一直視為更加嚴謹的臨床試驗性研究，竟然也有貓膩。
那么，面對紛繁復雜的各類營養(yǎng)研究，我們就一點辦法也沒有了？并不是！
斯坦福大學醫(yī)學院，醫(yī)學與健康研究與政策教授John Ioannidis，和自己的團隊，回顧和分析了海量的醫(yī)學和營養(yǎng)學研究。
最后指出：觀察性研究中得出的結論，有80%可能是有缺陷的，臨床試驗性研究得出的結論，有20%-25%是錯誤的。⑥
是的，科學前行的過程中，是帶著缺陷踏步的，但這并不代表我們可以輕易被其左右。
面對營養(yǎng)建議，如果你能連續(xù)提出如下幾個問題，就能練就一身去偽存真的能力：
圖片來自J. Levine Auction & Appraisal
→ 這是觀察性研究，還是臨床試驗性研究？
如前面所說，如果是觀察研究，可能需要更警惕些，但并不代表臨床試驗性研究就可以隨意相信。
→ A和B的相關性，是不是因為C？
這個很重要，如前面的護士研究一樣，吃雌激素（A）的女性，心臟病風險（B）低，是因為這些女性大都具有很高的健康意識（C）。
換句話說：并不是吃雌激素（A），降低了心臟病風險（B）。
→ B會不會導致A？（換句話說：會不會B才是可能的原因）
如果有研究告訴我們A和B之間有聯(lián)系，會不會出現不是A導致B，而是B導致A的情況？
比如，中學男孩要選擇2個體育項目（籃球或者足球）。
其中，打籃球（A）的男孩個子普遍更高（B），你不能就此得出結論：打籃球（A）導致個子長高（B）。
但是，卻可以反推：在這所中學，個子高（B）的男孩更偏向于選擇打籃球（A）。
→A會始終如一的導致B么？
試驗結論是不是有可重復性？如果今天得出這樣的結論，明天用不同的方法，重復試驗，又得出另一個結論，可信性就可能降低。
另外，試驗結論是不是具有普遍性？在這群人身上做試驗是一個結果，在另一群人身上卻得到別的結果，就可能有不準確的地方。
→ 試驗對象是什么？
有時候，試驗對象對結果的影響也是巨大的。
舉個栗子，1913年，俄國病理學家Nikolaj Anitschkow，給兔子注射了大量膽固醇，結果造成兔子動脈粥狀硬化式損害。
這個研究，第一次將膽固醇和心血管疾病聯(lián)系到了一起，很多人開始認為，膽固醇很可怕，可能會導致心臟病。
但問題是，兔子真的不是人啊，它的系統(tǒng)和人的系統(tǒng)不一樣，人體會自動調節(jié)，消化，利用膽固醇的能力，而兔子壓根一直在吃素，根本沒有人調節(jié)膽固醇的能力啊。
→試驗結果的數據差異，到底有多大
就比如前面提到的立普妥（他汀類）研究，吃和不吃可能造成的心臟病風險，只有1%的差距，根本不具有參考性，要警惕那些估計夸大的數據。
→ 科學家有沒有操作變量？
前面有提到，科學家給高脂低碳飲食的老鼠，喂氫化植物油，酪蛋白，纖維素等等，得出的結論是高脂低碳飲食有害。
另外，他們還特意選擇了有糖尿病高風險的老鼠品種。
→試驗結果，是否和結論一致？
這個就更簡單了，前面提到的低碳水飲食研究，數據結果顯示低碳組最佳，但科學家給出的結論確實中碳組最好。
人類在不斷進步，發(fā)現各種規(guī)律、進行各種科學試驗，為了探究真理，找尋真正的答案。
我們通過科學觀察發(fā)現：
婦產科醫(yī)生洗手后，嬰兒的成活率提高了很多，然后，我們都養(yǎng)成了洗手的習慣，以前的人不知道手上有細菌的。
喝了有污染源的水，生病的風險高一點，喝干凈的水，生病的風險可以大大降低。
于是，人就會在飲水上做出選擇，或者處理，才使得更多的人保持健康。
這些是科學觀察的積極意義，我們也因此了解到很多真相，但這并不意味著我們要盲目信賴所有的科學研究。
任何真理，都是值得推敲，質疑的，我們一定要學會自己去判斷，自己去偽存真的過程，其實沒有那么難，并不需要你懂得多高深的數學計算公式。
大部分時候，你只需要懂得簡單的數學，以及基本的邏輯，就可以做一個更加明智的信息接受者。
我真心希望，每一個人都慢慢形成自己的判斷力，不要拒絕深度思考，學習。
現在社會，越想簡化，越想逃避，自己越容易付出更多的代價，想要了解真相，就要比別人多花點時間。
（叼叼完了，是不是又說多了？）
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