I 2015 ble en studie publisert og den hadde overraskende resultater.1 Spis sjokolade og gå ned i vekt! Nyheten spredte seg raskt, omtalt i Daily Star, Irish Examiner og på forsiden av Europas største avis, Bild. Den ble diskutert på TV i USA og Australia. Mens mange var entusiastiske, var andre forvirrede. Hvordan kan sjokolade føre til vekttap? Bli med på reisen for å utforske forvirringen bak ernæringsvitenskap.
Som vi skal se senere, er ikke selve den vitenskapelige prosessen i seg selv perfekt og fullstendig pålitelig. Men det gjør heller ikke saken bedre at det er i manges interesse å forvrenge og bevisst forvirre ved hjelp av vitenskap. Det er velkjent hva tobakksindustrien har gjort gjennom flere tiår for å beskytte sin egen fortjeneste. Vi kan lese fra deres egne dokumenter om hvordan de ville benekte sammenhengen mellom røyking og dårlig helse, strategien var klar, ordene «tvil er vårt produkt» kan leses i et av deres dokumenter.2 Når det er stor økonomisk interesse, er det en stor fristelse å forvri fakta. Vi kan ofte finne de største kildene til forvirring ved ganske enkelt å følge pengene.
Tobakksindustrien kjempet sin kamp i flere tiår ved hjelp av innleide leger og spesielle vitenskapelige firmaer som spesialiserte seg på å beskytte industriens interesser. Dette problemet har spredt seg, en artikkel skriver “dette er nå så normalt at det er uvanlig at vitenskapen ikke blir utfordret av industrien. Å skape tvil har blitt en forretningsvirksomhet, flere konsulentselskaper tilbyr en tjeneste ... og målet er vanligvis ikke å skape kunnskap for å beskytte folkehelsen, men i stedet å beskytte selskaper hvis produkter angivelig er skadelige.”.3 Næringsmiddelindustrien ansetter i dag de samme bedriftene som jobbet for tobakksindustrien, og egg-, storfekjøtt- og meieriindustrien er spesielt beryktet.4
Dette høres litt rart ut, hvorfor fortsette å dyrke alle disse avlingene og bli tvunget til å produsere kunstgjødsel og deretter stappe dem i oss slik at vi blir overvektige? Andre forskere reagerte og sendte inn brev. Et slikt brev pekte på at mat til dyr i dag tar opp omtrent 75 % av all dyrket mark i USA, og at uten dyr kan man gjøre andre ting med dette arealet, som er større enn hele Sverige og Norge til sammen, som f.eks. dyrking av avlinger for biodrivstoff, mat for eksport, osv.7 Det er urealistisk å anta at vi skulle fortsette å dyrke alle avlingene til dyrene selv om vi ikke lenger har dem, med alle problemene det vil medføre.
I et annet brev sendt som svar på studien mente forfatteren at antakelsen om at vi skulle spise alle de ekstra avlingene var absurd. Og for å toppe det, så skyld på den kjøttfrie dietten for den skapte fedmen og mangelen på næring.8 Studiens forutsetninger gjorde at vi måtte ha spist all maten som ellers skulle ha blitt spist av dyr, vi måtte ha spist mer enn dobbelt så mye kalorier som vi trenger, og mellom 2500 og 3500 kalorier fra mais, tilsvarende 24 maiskolber om dagen. Det er rett og slett ikke en realistisk antagelse.
På dette tidspunktet er det nok klart at forfatterne av studien ikke var ute etter å skape et realistisk scenario, men et scenario der det å slutte å spise kjøtt skulle se så ille ut som mulig. Studien inneholdt en rekke ytterligere forutsetninger som alle peker på dette, her er et siste eksempel. Dyrene kan hjelpe oss ved å spise organisk materiale som vi mennesker ikke spiser, hva skulle vi gjøre med det når dyrene forsvinner? Brenn det, så det dannes flere klimagasser. Igjen antas det dårligste alternativet, det finnes andre ting man kan gjøre med dette, det kan til og med brukes til å produsere biogass og dermed redusere behovet for fossilt brensel og redusere mengden klimagasser.
Poenget er at selv om antagelsene deres var urealistiske, så har de rett til å gjøre dem, og basert på deres forutsetninger så var deres beregninger korrekte. Hvis vi faktisk gjorde som denne studien antar, og vi sluttet å spise kjøtt, ville det kun føre til 2,6 % mindre utslipp av klimagasser. Dette lærer oss to viktige ting om forvirring og vitenskap. For det første at vitenskapen kan være misvisende og korrekt på samme tid. For å publisere studiene sine må studiene først leses og vurderes av andre forskere. Dette forhindrer mange direkte unøyaktigheter, men kan ikke hindre at studiene blir brukt på en misvisende måte.
For det andre lærer det oss at forvirring rundt vitenskap ofte oppstår i to trinn. Først produseres studier med tvilsom design, deretter tas resultatene ut av kontekst og blir deretter misvisende. I videoen til “What I’ve Learned” kom ikke disse merkelige antakelsene frem.
Dette er et utvalgt skrekkeksempel, og representerer derfor noe av det verste vi kan se. Men tvilsom studiedesign er ikke uvanlig. En studie finansiert av ulike meieriorganisasjoner fra blant annet Danmark, USA, Australia og Nederland undersøkte effekten av ost på kolesterolet vårt og fant at ost ikke øker det.9 De sammenlignet tre dietter, en med mye ost, en med mye kjøtt, og en de kalte en karbohydrat diett. Hvordan kan du designe en studie der ost ikke øker kolesterolet?
Et vanlig triks for å garantere at noe får et godt resultat er å kontrollere hva du sammenligner det med. At ost ikke er verre enn kjøtt er kanskje ikke så overraskende, men hvordan kan en diett med mye ost sammenlignes med en karbohydrat diett? Deres egne tall gir svaret. Det var så mye mettet fett fra kokosolje og småkaker i den såkalte karbohydrat dietten at den inneholdt like mye mettet fett som den med ost og den med kjøtt. Jeg tror nok at resultatene er pålitelige, ost tilsvarer nok like mye som de to andre når det gjelder kolesterol, men tar man resultatene ut av kontekst kan det igjen bli misvisende.
Studier finansiert av industrien og bevisst utformet på en misvisende måte er ikke den eneste kilden til forvirring innen vitenskapen. Vi kan ikke gå inn på alle årsakene, men her er noen.
En veldig stor kilde er vår egen erfaring. Hvis noen for eksempel har opplevd at de ble bedre gjennom en bestemt diett, er det lett å se at de vil tro sterkt på den, forsvare den og ofte fordumme andre dietter. Dermed er denne kilden til forvirring og uenighet egentlig ikke direkte vitenskapens feil, selv om kanskje klarere og mer pålitelig vitenskap kan hjelpe.
Det er sant at ulike mennesker kan bli bedre med ganske forskjellige dietter. Dette kan i stor grad forklares med at vår normale måte å spise på er så dårlig at det er stort rom for forbedring. Derfor er det mulig å faktisk se reelle forbedringer med flere forskjellige dietter. Det de ofte har til felles er at de reduserer eller eliminerer søppelmat som sukker og hvitt mel. Så har vi også ulike sykdommer og gener, som gjør at selv om det finnes generelle sannheter når det kommer til kosthold, er det også mange unntak. Ikke minst med tanke på allergier, tarmsykdommer, nyreproblemer og mer som kan påvirke og gjøre at noe som er sunt for de fleste bør unngås for en bestemt person.
Vitenskapen selv er også involvert i forvirringen, det er ikke bare media og oss selv. Det er sant at to studier kan si helt motsatte ting. Og saken er at dette er naturlig og en del av hvordan vitenskap fungerer. Tilbake til studien om sjokolade- og vekttap, som endte opp i alle avisene. Denne historien har en vri.
Vitenskapsjournalist John Bohannon gjorde studien for å vise hvor enkelt det er å lage og få media til å svelge tvilsomme studier.1 Studien er riktig, med riktige resultater, men er designet for å øke sannsynligheten for misvisende resultater. Ikke gjennom den type studiedesign vi har sett på før, men ved å stole på tilfeldigheter og hvordan statistikk fungerer. Studien hadde tre ulike grupper, to grupper med lavkarbokosthold hvor en gruppe fikk sjokolade, og en kontrollgruppe som fortsatte å spise som før.
Hver gruppe hadde bare 5 personer, dette øker sannsynligheten for tilfeldige falske resultater. Det er nemlig alltid en sannsynlighet for å se effekter som ikke er der, spesielt hvis gruppene er små eller skiller seg på en systematisk måte. Hvis en av de små gruppene går ned i vekt, kan det være av en rekke årsaker, kanskje det bare skjedde at noen i den lille gruppen ble syke og derfor ikke spiste, eller av en milliard andre årsaker.
Men sjansen for å få et feil resultat er ikke bare der for bevisst dårlige studier som eksemplet ovenfor. Selv når forskere prøver sitt beste, får vi noen ganger misvisende resultater bare på grunn av tilfeldigheter. Det er derfor det er så viktig å forstå hvordan vitenskap fungerer, og ikke se på enkeltstudier, men på vitenskap som helhet.
Christine Aschwanden skriver under overskriften “Science Isn't Broken”, at vitenskapen ikke er ute av drift, men bare mye vanskeligere og fungerer på en annen måte enn hva mange tror.12 Hun skriver: “Som samfunn har vi en tendens til å ha en feilaktig oppfatning av hvordan vitenskap fungerer. Den vanlige måten å tenke på den vitenskapelige metoden er: still et spørsmål, gjennomfør en studie, få svar. Men dette synet er ekstremt forenklet. En mer vanlig tilnærming til sanne resultater går slik: Still et spørsmål, gjennomfør en studie, få et delvis eller vagt svar, gjennomfør en ny studie, og deretter en annen og fortsett å teste ulike hypoteser og for å komme nærmere et mer fullstendig svar.”
Det var alt for i dag, takk for at du leste. Følg med på del 2 og 3, og hvorfor ikke sjekke ut blogg-tipsene nedenfor i mellomtiden?
Vi kan også anbefale disse bloggene for videre lesning!
1. Bohannon J. I fooled millions into thinking chocolate helps weight loss. Here’s how. Gizmodo 2015. Available at: https://gizmodo.com/i-fooled-millions-into-thinking-chocolate-helps-weight-1707251800 .
2. Michaels D. Doubt Is Their Product. Scientific American. Available at: https://www.scientificamerican.com/article/doubt-is-their-product/ .
3. Michaels D. Manufactured uncertainty: protecting public health in the age of contested science and product defense. Ann N Y Acad Sci 2006;1076:149–162. Available at: http://doi.wiley.com/10.1196/annals.1371.058.
4. Huzar T. Cholesterol research: Does industry funding skew results? Medical News Today 2021. Available at: https://www.medicalnewstoday.com/articles/cholesterol-research-does-industry-funding-skew-results .
5. Learned WI. Eating less Meat won’t save the Planet. Here's Why. 2021. Available at: https://www.youtube.com/watch?v=sGG-A80Tl5g .
6. White RR, Hall MB. Nutritional and greenhouse gas impacts of removing animals from US agriculture. Proc Natl Acad Sci U S A 2017;114:E10301–E10308. Available at: http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1707322114.
7. Emery I. Without animals, US farmers would reduce feed crop production. Proc Natl Acad Sci U S A 2018;115:E1703. Available at: http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1720760115.
8. Springmann M, Clark M, Willett W. Feedlot diet for Americans that results from a misspecified optimization algorithm. Proc Natl Acad Sci U S A 2018;115:E1704–E1705. Available at: http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1721335115.
9. Thorning TK, Raziani F, Bendsen NT, et al. Diets with high-fat cheese, high-fat meat, or carbohydrate on cardiovascular risk markers in overweight postmenopausal women: a randomized crossover trial. Am J Clin Nutr 2015;102:573–581. Available at: http://dx.doi.org/10.3945/ajcn.115.109116.
10. Bekelman JE, Li Y, Gross CP. Scope and impact of financial conflicts of interest in biomedical research: a systematic review. JAMA 2003;289:454–465. Available at: http://dx.doi.org/10.1001/jama.289.4.454.
11. Lesser LI, Ebbeling CB, Goozner M, et al. Relationship between funding source and conclusion among nutrition-related scientific articles. PLoS Med 2007;4:e5. Available at: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.0040005.
12. Aschwanden C. Science isn’t broken. FiveThirtyEight 2015. Available at: https://fivethirtyeight.com/features/science-isnt-broken/ .
13. Nuzzo R. Scientific method: statistical errors. Nature 2014;506:150–152. Available at: http://dx.doi.org/10.1038/506150a.