Саманта Клейнберг - Почему

Как только принимается решение о поддержке велосипедного спорта в целях улучшения здоровья, появляется множество способов его реализации. Можно дешево продавать технику, давать уроки езды, развивать прокат и т. д. Но каждое вмешательство может привести к разным последствиям.

Даже если выбрать одну цель воздействия – скажем, прокат транспорта, – доступно реализовать ее множеством способов. Необходимо определить, из каких средств проект будет финансироваться, где размещать велосипеды и стоит ли предлагать ездокам шлемы (или требовать их наличия) – это всего несколько соображений. Итак, мы не просто пытаемся выяснить, какую причину применить, чтобы вызвать следствие, но и как заставить случиться саму причину.

Одна из первоочередных вещей, которые необходимо осмыслить, – это контекст вмешательства.

Будет ли работать прокат транспорта только там, где есть выделенные дорожки? Требуется ли наличие большого количества велосипедистов? Будет ли зависеть успех программы от ее реализации в густонаселенном городе, имеющем много пунктов, где можно оставлять велосипеды?

Метод Маки и секторные диаграммы из главы 5исходят из наличия набора условий, необходимых для того, чтобы причина произвела следствие.

Чтобы вмешательство оказалось успешным, нам нужно знать, какие факторы обусловливают эффективность причины и есть ли они там, где мы планируем реализовать нашу политику. Также надо убедиться в отсутствии факторов, способных помешать эффективному действию причины. Например, новое лекарство окажется бесполезным, если из-за высокой цены пациенты не смогут принимать рекомендованные дозы [390]. Прокат велосипедов не приживется там, где нет велосипедных дорожек, потому что люди сочтут небезопасным делить проезжую часть с городским транспортом.

Согласно одному исследованию, наблюдалась корреляция между частотой использования станции проката велосипедов в Вашингтоне и наличием поблизости велосипедных дорожек [391].

Понимание контекста помогает спрогнозировать успешность вмешательства и объяснить его провал. Говоря «контекст», я подразумеваю другие части секторной диаграммы или иные условия INUS, необходимые, чтобы причина произвела следствие. Если они отсутствуют, возможно, не удастся воспроизвести результаты экспериментального исследования, доказывающие, что вмешательство уже где-то сработало.

Противомоскитные сетки – хорошая защита от малярии, но на пути их применения есть разнообразные препятствия, в том числе цена. Бесплатная раздача сеток должна, таким образом, снизить уровень заболеваемости малярией. Но это утверждение будет истинным, только если приспособления употреблять по назначению. Хотя в большинстве случаев это именно так, порой сетки использовались для рыбной ловли, потому что людям не хватало пищи, а голод – более насущная проблема для целевой группы населения, чем малярия [392]. Таким образом, до вмешательства необходимы либо доказательства, что сетки будут применяться в установленных целях, либо политика, учитывающая препятствия [393].

Одно из затруднений в том, что не все факторы могут быть известны, потому что их никто никогда не измерял. Если правда, что велосипедные дорожки (а не пункты проката рядом с ними) способствуют езде на двухколесном транспорте, тогда программа может провалиться, если мы не будем располагать сведениями о наличии таких дорожек в новом месте или не будем убеждены в их необходимости.

Вмешательство, которое абсолютно не сумело достичь цели, – случай исключительный, однако то, что происходит в реальном мире (эффективность, effectiveness ), порой существенно отличается от спрогнозированных результатов вмешательства, изученного на основе идеализированных установок (действенность, efficasy ) [394]. Отличие между действенностью и эффективностью чаще всего встречается в медицине, однако оно достойно осмысления в каждом случае, когда для реализации вмешательств в ином контексте мы используем информацию, полученную на основе контролируемых установочных параметров.

К примеру, измерение уровня сахара с помощью глюкометров [395], берущих кровь из пальца, менее точно в домашних условиях, чем в контролируемых, потому что люди в быту гораздо менее внимательно следят за чистотой проб и реже моют руки [396]. Лекарства, демонстрировавшие высокую действенность в условиях эксперимента, когда их принимали в одно и то же время каждый день, могут оказаться куда менее эффективны в реальности, когда график приема соблюдается не так четко. Итак, если исходить из простого допущения, что эффективность вмешательства будет такой же, как та, что наблюдается в условиях контролируемого эксперимента или исследования с другой выборкой участников, ее показатель может оказаться завышенным. Пациенты решат не принимать лекарство в нужное время и в правильных дозах или прервать курс лечения.

Вероятность расхождения (и его степени) между действенностью и эффективностью влияет на выбор вмешательства. Есть ли у нас основания верить, что можно поддерживать эффект аналогичного уровня в реальных условиях? Выбирая воздействие, мы должны не только проверить, какие из них работают (например, что действительно снижало калорийность блюд в заказе), но и в какой степени (например, на сколько именно снизилась жирность в расчете на заказ). Если в идеализированных условиях, которые, как правило, представляют собой самый оптимистичный сценарий, калорийность заказанных блюд снизилась незначительно, следует скептически отнестись к возможности существенно увеличить эффект в реальности. Точно так же нужно учитывать распределение степени воздействия эффекта. Если в среднем питательность блюд снизилась незначительно, стоит определить, будет ли этот показатель одинаковым при всех условиях или же среднее значение затемняет нижний и верхний экстремумы (в одном месте калорийность намного выше, в другом – намного ниже).

Понимание, как установочные параметры вмешательства могут отличаться от условий, принятых в исследованиях, которые выявили причинную зависимость, поможет спрогнозировать потенциальные неудачи и разработать стратегии воздействия, чтобы избежать провала.

Итак, одно из соображений, которые следует учитывать, принимая решение о вмешательстве, – это не только степень его эффективности, но и возможность его успеха с учетом реально существующих условий.

Выборочный эксперимент под названием Tennessee STAR program («Программа звезд Теннесси») обнаружил, что ученики из классов меньшей численности лучше сдавали стандартизированные экзамены, чем школьники из классов большей наполняемости [397]. В этом случае нам известны подробности эксперимента с сокращением учащихся в классах. С помощью рандомизации групп эксперты устранили влияние любых факторов, которые могут стать причиной одновременно классов меньшей численности и лучших оценок на экзаменах. В конце концов, школы с малыми классами могут показывать лучшие результаты из-за чего угодно, и может оказаться, что небольшие классы – просто индикатор присутствия неких атрибутов.