No café da manhã, me dê 2 estudos observacionais e um anti-irritante

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Gary Schwitzer é o fundador do HealthNewsReview.org e é seu editor há 14 anos. Ele é jornalista de saúde há 47 anos. Ele tweets como @garyschwitzer ou como @ HealthNewsRevu.

É assim que muitos dos meus dias começam.

Verifico mensagens – em toda a mídia – e vejo isso no Twitter de Adam Cifu, MD, um de nossos ex-colaboradores editoriais:

Mais uma vez, é o New York Times fazendo declarações causais sobre um estudo observacional, confundindo um estudo que mostra uma associação estatística com um que mostra causa e efeito – o que este não mostrou. E mais uma vez, está na coluna do poço do Times.

Nesse caso, o Times reconhece que o estudo não pode provar causa e efeito – já na segunda frase. No entanto, até então, a história já usava palavras que sugeriam causalidade duas vezes:

  • Título: “Ficar sentado o dia todo pode aumentar o risco de morrer de câncer. ” Adicionar ‘pode’ a ‘aumentar seu risco’ não fornece absolvição.
  • Primeira frase: “Ficar sentado por horas a fio pode aumentar o risco de alguém de morrer mais tarde de câncer”. Novamente, adicionar o ‘could’ de qualificação não é suficiente. A história ainda criava um nexo de causalidade – ‘aumenta o risco de alguém’. Você não pode provar esse tipo de efeito se não tiver provado causa e efeito. Bem simples.

Então a cabeça dos leitores girava como a de Linda Blair em O Exorcista – apenas nas duas primeiras frases.

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Mas sempre achei que a maneira como você termina uma história é a mais importante, porque deixa o leitor com uma mensagem para levar para casa. E, neste caso, o Times entregou a mensagem de levar para casa para um dos pesquisadores:

“O ponto principal é que podemos dizer às pessoas que elas não precisam sair e correr uma maratona” para reduzir potencialmente o risco de morrer de câncer, diz ela.

Argumento que não há motivos comprovados para fornecer esse ‘argumento tangível’. É um estudo interessante, muito além dos limites da evidência com esta história e com essa citação.

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Como sempre, os leitores espertos criticam a contínua cobertura não-útil do Times. Um escreveu:

Com esses estudos correlacionais, você não pode controlar todas as variáveis ​​que possam estar contribuindo para a imagem e eu não concordo com a mensagem gritante de “Não fique muito tempo ou você morrerá de câncer”. É uma imagem muito simples e aterrorizante para ser útil a qualquer pessoa.

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Ainda mais cedo hoje, vi isso no Twitter:

Bem, ele não precisou esperar muito para ver uma manchete como esta no The Telegraph, do Reino Unido: o álcool é bom para você, segundo o estudo.

Não, não foi isso que o estudo encontrou. Encontrou uma associação estatística. Não é prova de causa e efeito.

A história da CNN – “Beber moderadamente pode melhorar a saúde cognitiva de adultos mais velhos, diz o estudo” – usava um termo qualificado – ‘pode melhorar’ – o que ainda implica que a causa e efeito ‘pode’ ter sido estabelecida quando não o foi. No geral, porém, a história da CNN forneceu contexto e advertências no texto do corpo.

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Como já fiz dezenas de vezes ao longo dos anos, remeto os leitores e jornalistas para a cartilha que está neste site há mais de uma dúzia de anos: Estudos observacionais: o idioma se encaixa nas evidências? Associação vs. causalidade.

Agora é hora de sentar e tomar uma bebida. Já estou exausta hoje e mal estou além do café da manhã.

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