Саманта Клейнберг - Почему

«Доза» может также относиться к расстоянию: например, насколько близко к зараженной водяной колонке проживали обитатели Лондона, когда Сноу обнаружил, что в ней кроется причина заболевания холерой [380]. Если каждый из проживающих на приличном удалении имел аналогичный риск заражения, это стало бы менее убедительным доказательством, чем если бы риск снижался с удалением от означенной колонки.

Если воздействие на человека меняется (он прекращает принимать лекарство, бросает курить, кладет в пищу меньше соли), это также должно изменять побочные эффекты, риск рака и гипертензии, если их причиной служит воздействие фактора риска. Но тогда необходимо допустить, что следствие не носит постоянного характера.

И все же здесь также применимы те же оговорки, что и в методе Милля. В случае с алкоголем и заболеванием сердца риск становится выше как при низком, так и при высоком уровне потребления, а снижается где-то посередине, и многие биологические зависимости характеризуются J -образной кривой подобного типа (как показано на рис. 5.1), когда риск выше при низкой дозировке, снижается к середине, а потом быстро растет по мере роста кривой.

Ключевые вопросы таковы.

• Как количество (или вероятность) следствия изменяется при различных значениях причины?

• Если мы можем контролировать воздействие на человека, изменит ли это для него риск или исход?

• Насколько точно измерена доза?

Если исходить из того, что нам известно на сегодня: существует ли потенциальный механизм, способный связать причину и следствие? [381]

Если мы предположим, что избыточное потребление кофе приводит к преждевременной смерти, в это поверить было бы гораздо легче, имей мы понятие о том, как это может быть, которое вписывалось бы в рамки наших текущих знаний в области биологии. К примеру, если избыток кофеина вызывает у людей нервозность и снижает понимание текущей задачи, они, видимо, будут чаще попадать в аварии. С другой стороны, если мы решим, что в тот момент, когда президент появляется на публике в одежде теплых оттенков, рынок идет вверх, а холодные тона пригибают цены вниз, разрыв между нашими знаниями о рыночных механизмах и этим допущением будет слишком велик.

Согласно Хиллу, правдоподобность не абсолютно необходимый фактор – главным образом потому, что наши знания могут оказаться ошибочными и мы, возможно, просто не понимаем, как работает новая причина.

Однако важность наличия гипотетического механизма, посредством которого причина могла бы произвести свое следствие, подчеркивали и другие ученые [382]. В конце концов, мы и не можем требовать подобного доказательства, однако оно повысит доверие к нашим выводам. Чем необычнее взаимосвязь, тем больше требуется информации в ее поддержку.

И аналогично: считается ли потенциальная зависимость логически связной, если исходить из имеющегося знания? Не противоречит ли она общепринятым фактам, совместима ли с нашим знанием?

Это, конечно, не крайний аргумент, так как наше знание может быть неверным. Если, однако, возможная причинная зависимость идет вразрез со всем, что нам известно из области физики, включая закон притяжения, тогда следует проявить достаточный скептицизм [383].

Стоит, однако, иметь в виду разницу между логической связностью и правдоподобностью. Правдоподобность означает: мы можем осознать, что взаимосвязь сработает, исходя из того, что нам известно. Что касается логической связности : мы можем не иметь представления о том, как причина производит следствие, однако связь между ними не противоречит нашим знаниям. Когда Сноу впервые обнаружил связь между зараженными водяными колонками и холерой, идея, что в грязной воде содержатся крошечные бактерии, шла вразрез с преобладающей точкой зрения, будто болезнь вызывается зараженным воздухом.

Итак, наша идея о том, что – логически связное, а что – возможное, со временем трансформируется, потому что меняются и наши знания.

Оценивая правдоподобность и логическую связность корреляции, мы должны также оценить то, что, по нашему мнению, знаем. И если новая взаимосвязь этому противоречит, в какой степени мы уверены в том, что наши знания (по нашему мнению) верны?

Если мы вмешиваемся, чтобы включить в цепочку событий причину или повысить ее воздействие, наступит ли следствие?

Основное отличие между этим вопросом и другими в том, что здесь требуется активно манипулировать чем-то, в то время как иные соображения могут быть основаны на чистом наблюдении. Эксперименты, однако, не обязаны представлять собой выборочные контролируемые тесты на людях. В некоторых случаях это невыполнимо, или же понадобится слишком много времени, чтобы сделать вывод; поэтому результаты получают посредством изучения инвитро [384]или на животных. К примеру, не было экспериментов, где бы людей заставляли курить, но исследования, доказавшие, что табачная смола, нанесенная на уши животных, провоцировала рак этой части тела, предоставили убедительные доказательства возможной канцерогенности компонента в составе сигарет. Экспериментирование дает возможность усилить связь между тем, что вызывает вмешательство, и тем, что из него следует. Таким образом, если существует общий мотив как фиктивной причины, так и следствия, манипулирование фиктивной причиной не окажет никакого воздействия.

Мы обсуждали в главе 7, что, скорее всего, не сумеем увидеть истинную каузальную взаимосвязь исходя из эксперимента (например, если размер выборки слишком мал) или обнаружим мнимую корреляцию (как в неслепых выборочных экспериментах). Что касается исследований на животных, даже если результаты окажутся положительными, придется тщательно проанализировать имеющиеся доказательства в пользу того, что причина здесь работает так же, как и в изученных системах, и у людей. К примеру, методы лечения сепсиса, которые должны были работать, если исходить из тестов на мышах, оказались безуспешными для людей. В результате возник вопрос, а действительно ли мыши – хороший аналог для изучения человеческих воспалительных заболеваний [385].

Если эксперимент не предусматривает участия людей или проводится инвитро, важно определить репрезентативность модели с точки зрения механизма действия причины на людей.

Наконец, если известна сходная причинная взаимосвязь, стандарты доказательств могут быть понижены, так как когда-то уже было показано, что эта причина способна произвести предполагаемое следствие.

Скажем, мы узнали, что указание содержания калорий в ресторанной еде ведет к снижению жирности заказываемых блюд. Тогда мы скорее поверим, что информация об этом способна менять поведение, так как нам уже известно о подобном влиянии. В других примерах вирус стал считаться более правдоподобной причиной различных видов рака после получения данных о том, что папилломавирус человека вызывает определенные виды рака шейки матки.