Меню на страниците
Facebook
Меню на категориите

Публикувана от на 06.11.2018 в Наука, Нови | един коментар

(как да не сме) Изгубени в науката (как да ползваме научните изследвания правилно и те ли са всичко?)

(Как да не сме) Изгубени в науката

Преди повече от 20 години, когато бях в началото на тренировъчния си път, основните източници на информация за хранене и тренировки бяха по-опитните трениращи в залата, както статии и книги на културисти с богат практически опит. За наука не се и говореше. Днес е точно обратното – много е модерно и е задължително да подкрепиш с научни изследвания думите си, ако искаш да те приемат сериозно. Всичко трябва да е science based (научно обосновано). Разбира се като цяло няма нищо лошо в това… „Напред! Науката е Слънце…„, нали така! Аз също се позовавам на проучвания. Но това да ползваш научен подход, за да доказваш твърденията си, не означава просто да цитираш заключението на едно или няколко изследвания (на които например си прочел само абстракта). Изискват се още предварително познаване на материята, по-задълбочен поглед върху повечето (да не кажа всички) проучвания по темата, знания да отсееш адекватните от неадекватните, критично мислене и не на последно място – голям практически опит. За съжаление много голяма част (не казвам всички) от тези, които считат себе си за science пичове не отговарят на тези критерии. Те са „изгубени в науката“… Затова в настоящата статия ще научим:

  • Какви видове научни изследвания съществуват и каква е тяхната стойност?
  • Как да четем и анализираме правилно научни изследвания?
  • Как да разграничим адекватните от неадекватните проучвания?
  • Трябва ли всичко да е science based?

ПРЕДИ ВСИЧКО – НАУЧНИТЕ ИЗСЛЕДВАНИЯ НЕ ДОКАЗВАТ НИЩО.

Научно изследване доказа, че…“ … Колко пъти сте го чували? Но е важно да се разбере, че научните изследване не доказват нищо. Те само предполагат, като предоставят доказателства в подкрепа на дадена теория. Вече когато се натрупат поне няколко адекватни проучвания, които сочат в една посока, тогава по-скоро може да приемем дадена хипотеза за вярна. Но никога на 100%. Науката понякога греши (но и поправя грешките си), има редица примери за това.

Затова основополагаща част за правилно приложение на научния подход е никога да не приемате нещо за факт, само защото дадено изследване го предполага.

 

НЕ ВСИЧКИ ИЗСЛЕДВАНИЯ ИМАТ ЕДНАКВА СТОЙНОСТ.

Споменах адекватни и неадекватни изследвания. Какво прави едните „такива“, а другите „онакива“? Преди всичко – не може да се направи рязко разграничаване между едните и другите. Не може да ги разделим на черни и бели. Но има различни типове проучвания, а всяко има различен дизайн (съвкупност от различни фактори като продължителност, брой участници и други). Спрямо вида и дизайна си дадено изследване може да има по-висока или по-ниска научна стойност. Т.е. по-вероятно е дадена теория да е вярна, ако имаме изследване с по-голяма стойност, което да го подкрепя. А още по-вероятно е ако това се подкрепя и от други подобни изследвания.

 

ВИДОВЕ НАУЧНИ ИЗСЛЕДВАНИЯ И ТЯХНАТА СТОЙНОСТ. ПИРАМИДА НА НАУЧНИТЕ ДОКАЗАТЕЛСТВА.

Научните изследвания могат да се категоризират спрямо различни параметри и в зависимост от тях се подреждат в пирамида на научните доказателства.

Пирамида на научните доказателства

Изследванията може да бъдат in vitro и in vivo. Например изследвания in vitro може да имат по-голяма стойност за токсикологията и фармакологията, но като цяло стоят най-ниско в йерархията на клиничните доказателства, особено когато има in vivo. Последните може да са с хора или с животни (най-често мишки/ плъхове).

Някои считат, че изследванията с животни изобщо не трябва да се вземат под внимание. Постоянно се правят изследвания с животни (особено когато е неуместно, невъзможно и/или рисково да се правят първо с хора), а не малко от тях се репликират и при нас т.е. тези проучвания не са за пренебрегване. И все пак, колкото и да имаме прилики с животните относно протичането на основни биологични процеси, няма как изследвания с животни да стоят по-високо в пирамидата. Но ако няколко добре проведени изследвания с животни дават противоположен резултат спрямо едно с хора, то не може да се прави някакво заключение, а просто има нужда от други проучвания.

Проучванията с хора може да се разделят на два основни типа: наблюдателни проучвания (observational studies) и рандомизирани контролирани проучвания (randomized controlled trials/ studies).

Основни наблюдателни проучвания.

При този тип изследвания изследователите отчитат определен ефект без да се намесват в обичайния начин на живот на субектите (т.е. само наблюдават) . Те са три основни вида: кохортни (cohort studies), случай-контрола (case-control) и крос-секционни (cross-sectional). Ще ви запозная тях без да се впускам в излишни подробности.

1. Кохортни изследвания. В медицината кохорта е група от хора (най-често доста голяма), която е наблюдавана сравнително често за голям период от време (месеци или години), за да се установи как влияят определени фактори от начина на живот върху здравословното състояние.

При кохортно проучване две (или повече) големи групи от хора, които са изложени на различни фактори се сравняват една с друга. Например, може да се сравни група пушачи с непушачи, за да се установи как тютюнопушенето се отразява върху здравето.

Кохортните изследвания по-често са проспективни, но може да бъдат и ретроспективни. При първите ефектът/ ефектите, който интересува изследователите все още не съществува към началото на проучването и се проследява във времето процентно как ще се прояви при различните групи. А при ретроспективните ефектът (например болестта) вече е налице и изследващите анализират начинът на живот на хората до този момент, за да открият рисковите фактори.

Кохортните проучвания са продължителни, мащабни и скъпи, но са изключително полезни когато дадена теория не може да се провери по друг начин.

2. Случай-контрола. Този вид изследвания сравнява хора, които вече имат някакво заболяване с други, които нямат, но споделят общи фактори със заболелите (възраст, пол и други). Двете групи се интервюират и се анализира тяхното минало (начин на живот, медицински картони, други заболявания и т.н.) т.е. case-control изследванията са ретроспективни. Те отнемат много по-малко време и са доста по-евтини от кохортните изследвания. Но и са по-малко надеждни, защото от една страна разчитат доста на паметта на хората, а от друга е доста трудно да се каже дали двете групи споделят достатъчно общи фактори. Въпреки това помагат за разбирането на редки заболявания (например, повишава ли се риска от „внезапна детска смърт“, ако родителите пушат у дома).

3. Крос-секционни проучвания.

Правят се с група от хора, които се интервюират само веднъж, поради което са много бързи и евтини, но не могат да се ползват като сериозна научна информация, а по-скоро за статистика. Например може да се каже какъв процент от българските жени между 20 и 30 година възраст страдат от определено заболяване. Но не могат да кажат нищо за причините, нито за лечението.

Недостатъци на наблюдателните проучвания.

Основен недостатък наблюдателните проучвания е, че те правят само корелация, а не предполагат причинно-следствена връзка. Корелацията представлява такава зависимост между два фактора, при която промяната на единия и на другия се случват по едно и също време. Но означава ли това, че промяната на първия е причината за промяна при втория…?

Много чест пример за корелация е между дъжда и чадъра. Ако видите много хора да носят чадъри ще направите корелация, че има голяма вероятност да завали. И ще сте прави за това. Но не защото носенето на чадър предизвиква дъжда, а защото хората явно са слушали прогноза за дъжд и са взели чадър със себе си. Още по-абсурден пример за корелация с чадъри: през дъждовния период се увеличава продажбата на чадъри; през дъждовния период също се увеличава процентът на престъпленията; корелация – продажбата на чадъри увеличава престъпността… Т.е. корелацията не означава причиняване (Correlation is not causation).

Correlation is not causation

Въпреки това корелацията между две неща в науката не е за пренебрегване, особено ако например няколко наблюдателни проучвания правят корелация между едни и същи фактори. Но и лесно може да бъдем подведени, тъй като освен тях са намесени и много други. Така например чрез корелация беше набедено червеното месо с това, че по-честата му консумация увеличава риска от сърдечно-съдови заболявания. Тези „обвинения“ се базират на наблюдателни проучвания, според които редовните консуматори на червено месо страдат по-често от подобни проблеми. Но по принцип любителите на червените мръвки водят цялостно по-нездравословен начин на живот (като тютюнопушене, алкохол, заседнал начин на живот, наднормени килограми и други), което е всъщност е истинската причина за повишеният сърдечен риск. Освен това, в проучванията под общ знаменател се слага прясното червено месо и преработеното такова (салами, колбаси и подобни).

За да предполага причинно-следствена връзка, а не корелация, едно изследване трябва да поддържа (до колкото е възможно) еднакви всички фактори, които биха оказали влияние и да променя само този, който се изследва. Това може да се постигне чрез рандомизираните контролирани проучвания (randomized controlled trials).

Рандомизирани контролирани проучвания.

Рандомизираните контролирани проучвания (РКП) са неофициално наречени „златният стандарт“ в науката. Факт е, че като цяло те имат по-голяма научна стойност от наблюдателните проучвания. Но последното не е задължително, тъй като не всички РКП-та са еднакви и те могат много да се различават по своя дизайн. Нека първо изясня какво представляват.

При РКП участниците трябва да са със сходни характеристики (пол, възраст, тегло/ процент мазнини, тренировъчен опит и т.н.). Задължително има поне 2 (или повече) групи разделени на случаен принцип (рандомизирани), а по време на проучването до колкото е възможно се уеднаквяват всички останали фактори (освен обследвания), които може да окажат влияние. Едната група може да е контролна (не подложена на въздействието на изследвания фактор), а другата (другите) експериментална. Трябва да се определи брой на участниците в изследването (които се разпределят равномерно в групите), неговата продължителност, начин на контролиране на условията, метод за измерване и оценка на ефекта и други.

Например, може да се направи изследване дали и с колко се повишава силата при прием на 3 грама или на 5 грама креатин монохидрат на ден за период от 6 седмици. Тук трябва да имаме контролна група, която не приема креатин (а неефективна добавка – плацебо), група с 3 грама и група с 5 грама. Участниците във всички групи трябва да са със сходни данни поне що се отнася до факторите, от които зависи ефекта (пол, възраст, тегло, тренировъчен опит и др.). А по време на изследването факторите, които биха повлияли на резултата да се уеднаквят (най-вече начин на трениране, калориен и макронутриентен прием, не приемане на други добавки и т.н.). По подобен начин например може да се тества кое ще доведе до покачване на повече мускулна маса в бедрата – клек 3х8 или 5х5.

РКП може да бъде сляпо/ заслепено (blind) или двойно сляпо/ заслепено (double-blind). При първото участниците не знаят в коя група са и какво приемат (спрямо примера ни – креатин/ колко креатин или плацебо), а при второто и изследователите не знаят. Разбира се, това не винаги е възможно – не може да „заслепиш“ участниците коя група прави 3х8 и коя 5х5 :) .

Как да четем и ползваме рандомизирани контролирани проучвания?

В света на спорта и храненето (и не само) РКП са най-цитираните изследвания. Но ако човек не знае как да ги ползва може да подведе себе си и/или други хора (съзнателно или не). Ето какво е най-важно да знаете и проверите, за да намалите вероятността от погрешни заключения:

1. Преди всичко намерете колкото можете РКП отнесени към дадена тема. Не може да базирате мнението си на едно или две изследвания, особено ако съществуват други с различен резултат. Ако избирате само тези, които пасват на вашите предварителни убеждения, то вие правите „cherry picking“ (подбирате си „черешките“) и сте „жертва“ на confirmation bias (вижте по-надолу). Трябва да разгледате безпристрастно всички данни, независимо че много от тях може да противоречат на вярванията ви.

2. Дайте леко предимство на заслепените изследвания. Това не означава останалите да не се вземат под внимание, но при относително равни други условия едно сляпо или двойно сляпо проучване ще има по-голяма тежест, тъй като така намалява вероятността от confirmation bias и погрешни изводи.

3. Четете (почти) цялото изследване. Има технически детайли, които ако не сте учен няма и да разберете и можете да пропуснете. Но е абсурдно да цитирате изследване, на което сте прочели само абстракта (някои само заключението, да не кажа само заглавието). Най-важните неща от дизайна на едно изследване, на които да обърнете внимание (не са подредени по степен на важност) са в следващите точки.

4. Брой участници. Някои РКП тестват много малки на брой хора в група (например по 5-6 човека). Тъй като винаги има и индивидуални различия, това поставя под съмнение достоверността на резултатите. Потърсете други изследвания с добър дизайн, които са по-мащабни.

5. Продължителност на изследването. Голяма част от резултатите, които се търсят изискват повече време, за да бъдат постигнати, независимо дали става въпрос за ефект от тренировъчна методика, хранителен режим или действие на дадена хранителна добавка/ билка. Затова по-продължителните изследвания имат по-голяма тежест.

6. Какви са участниците в изследването (пол, възраст, заболявания, тегло, тренировъчен опит и други). Това е много важен фактор. Например, резултати при хора с наднормено тегло и/или заболявания може да не са валидни за здрави хора без проблем с килограмите (както и обратното). Ефектът на дадена тренировъчна методика при напреднали не може да служи за извод за начинаещи, както и обратно. Може да имаме и разлика в ефекта при полови и възрастови различия и т.н.

7. Дозировка на изследвания фактор. Всичко е дрога, зависи от дозата, нали така! Но понякога дозировката не се споменава при цитиране на определени резултати. И доста често това е причина за създаване на излишна паника (последното не без помощта на медиите, които просто търсят привличане на аудитория чрез шок и ужас). Например: „В храната Х е открито веществото Y, което увеличава риска от заболяването Z„. Но не се казва, че този риск се увеличава при количество, което човек не може да изяде от конкретната храна. Затова винаги гледайте каква е дозировката на тествания фактор. Измислени примери, отнесени към „по-простички“ неща като хранене, тренировки и добавки: 1) не може да кажем, че бицепсовото сгъване е неефективно за хипертофия на бицепсите, защото 2 серии на седмица не дават ефект (при положение, че може да имаме нужда от 5, 6, 7 и т.н.); 2) не може да кажел че креатин монохидрат не води до увеличаване на силата/ мускулната маса, ако е тестван с 500 мг дневно (при положение, че трябват 3, 4, 5) и т.н. 2

8. Контрол върху останалите фактори. Това е изключително важно! Споменах че много други фактори може да са замесени в резултата и трябва да бъдат уеднаквени, това не винаги се прави, прави се частично, по неадекватен начин, не е възможно да се направи или не се контролира строго. Например може да намерите доста изследвания, които показват по-бързо сваляне на тегло с ниско-въглехидратна диета при еднакъв калориен прием. Поради това много хора са заблудени, че режимите с малко въглехидрати имат предимство. Всъщност, преимуществото се „крие“ не в ограничаването на въглехидратите, а в по-високия прием на протеини, който не е уеднаквен за двете групи при тези изследвания. Когато разгледаме подобни изследвания, но при еднакъв калориен дефицит и протеин, то картинката се променя и се оказва, че ниско-въглехидратните режими нямат метаболитно предимство. Друг вариант е да имаме приравняване на условията, но всеки участник сам да отговаря за това и да докладва колко стриктно е изпълнил изискванията (което няма как да е сигурно).

9. Начин за измерване на резултатите. За да се отчете даден ефект трябва да има механизъм, чрез който да се измери. Възможно е методът на измерване да не е най-пълният/ адекватният (заради технически възможности, цена и други). Затова прочетете и как са отчетени резултатите и проверете доколко този начин е адекватен.

10. (Статистически) значима разлика. За да се приеме, че изследваният фактор е дал търсения ефект при експерименталната група, то трябва да се отчете някаква минимална разлика спрямо контролната. Не може да цитирате дадено изследване, при което има разлика, която не е статистически значима. Освен това, разликата може да е статистически значима, но това да няма значение на практика (затова са скобите). Например, изследване показва, че добавката Х увеличава тестостерона с 20%. Но на практика увеличението е от 10 до 12 nmol/L, което няма да има особен ефект, тъй като е нужно по-високо увеличение и/ или за по-продължителен период от време.

11. Интерпретация на резултатите. Много често проблемът (ако има такъв) не е в изследванията, а в начинът по който интерпретираме получените резултати или правим допълнителни корелации за предполагаеми ефекти. Например изследвания отчитат, че кардио тренировките на гладно горят повече мазнини, спрямо тези след хранене. Да, резултатите са такива и са точни. Но след това правим корелацията, че след като кардиото на гладно гори повече мазнини, с него ще загубим повече/ по-бързо мазнините. Но горенето на мазнини и загубата на мазнини са две различни неща.

Първо, човек може да гори много мазнини по време на тренировка, но да качва мазнини ако е в калориен излишък. Освен това, горенето на мазнините не се случва само докато тренираме и е установено, че ако горим повече мазнини по време на тренировка, то ще изгорим по-малко през останалата част от денонощието (както и обратното). В крайна сметка изследвания показват, че при равни други условия, загубата на мазнини е еднаква независимо дали правим кардиото на гладно или не. Подобни примери за интерпретация на резултатите и създаване на грешна корелация на база на РКП може да се дадат много. За да се предпазим от подобни грешки, първо трябва да имаме достатъчно базисни познания по темата. И второ – да търсим изследването, което задава правилния въпрос и изследва конкретния фактор. Отнесено към примера, подходът трябва да е да потърсим проучване, което изследва дали кардиото на гладно води до по-голяма загуба на мазнини за Х период от време, а не дали гори повече мазнини по време на самата тренировка.

12. Спонсорство и конфликт на интереси. Не казвам, че ако дадено изследване е спонсорирано от дадена компания, която има интерес да се получат определени данни, това задължително означава че проучването е опорочено и невалидно. Но това също е фактор, който трябва да се вземе под внимание. Например ако 3 изследвания показват определен ефект от добавката Х, а други 3 не показват никакъв ефект, но първите са спонсорирани от фирма предлагаща тази добавка, това определено е много съмнително.

Конфликт на интереси може да означава, че изследователите имат някаква полза изследването да покаже точно определен ефект. Например треньорът Х създава или промотира (продава) тренировъчна методика, за която твърди че е по-ефективна от друг/ „стандартен“ начин на трениране и провежда изследване да го докаже. Възможно е така да бъде нагласен дизайна на проучването, че да се получат желаните „резултати“.

13. Давност на изследването. Не винаги по-старите са лоши и неверни, но е нормално методите на изследване, измерване и анализ на резултатите да се развиват с времето. Много митове все още съществуват като се базират на остаряла наука (например като това, че холестеролът е вреден или по-високият протеинов прием води до остеопороза). Ако има достатъчно и адекватна по-съвременна научна информация, която отхвърля старата, то е резонно да се опрем на нея.

Систематични прегледи и мета-анализи. Това ли е върхът на пирамидата в научните доказателства?

Според пирамидата, систематичните прегледи (systematic reviews) и мета-анализите (meta-analysis) са върхът в научните доказателства. Така ли е наистина? За да намерим отговора преди всичко трябва да сме наясно какво представляват…

Систематичният преглед е начин да се отговори на конкретен въпрос чрез събиране и обобщаване на всички изследвания до този момент, които отговарят на определени критерии. А мета-анализът е статистически метод за извод на база на събраните от систематичния преглед доказателства. Т.е. мета-анализът се предхожда от систематичен преглед и двете представляват един вид изследване на изследванията. Възможно е систематичен преглед да съществува и без последвал мета-анализ, ако данните са твърде противоречиви, за да се комбинират статистически.

Изглежда че мета-анализът е най-солидното доказателство в подкрепа на дадена теория. Все пак обхваща адекватните до този момент изследвания, които са анализирани от експертна група. Затова много хора не си правят труда да търсят и четат изследванията едно по едно, ако съществува мета-анализ по темата. В това има резон, но подобен подход може и да ни подведе в заключенията, тъй като позицията на мета-анализа на върха на пирамидата не е безусловна и абсолютна. Ето няколко причини за това:

- Създаването на систематичен преглед и мета-анализ отнема месеци, дори години. Междувременно е възможно да са проведени други изследвания, резултатите от които не са включени.

- В унисон с горното, търсенето на мета-анализ може да ви отведе до такъв, който е с изтекла давност т.е. след него за направени други изследвания, които хвърлят различна светлина върху поставения въпрос.

- Голямо и добре проведено РКП може да предоставя по-солидни доказателства от систематичен преглед от малък брой и/ или не особено адекватни проучвания.

Затова не ползвайте мета-анализът като твърдо и неоспоримо доказателство, а проверете както какви изследвания са включени в него, както и какви не са.

 

ИЗСЛЕДОВАТЕЛСКИ ОТКЛОНЕНИЯ (RESEARCH/ EXPERIMENTATOR BIAS)

Един от основните фактори, които могат да повлияят на правилните резултати от едно изследване е изследователското отклонение (research bias). То може да бъде умишлено (при спонсорство, конфликт на интереси) или непреднамерено. Причината за първото е ясна, докато причините за неумишлените отклонения могат да бъдат различни и да се случат във всяка една фаза от дадено проучване: събиране на данни, начин на провеждане, отчитане и анализ на резултатите и други. Например: може да не е направен най-оптималният избор какви хора да участват в изследването; да не бъде отчетен фактор, който влияе на резултатите; да не бъдат интерпретирани правилно резултатите и много други. Важно е да се отбележи, че подобни отклонения не са нещо необичайно, а е напълно нормално във всяко изследване да има такива и не е възможно абсолютно всички да бъдат избегнати. Но всеки изследовател трябва да е запознат с възможните отклонения и да ги декларира като ограничения в края на изследването си. А всички ние, които ги четем, да се запознаем с тях и да ги вземем под внимание.

confirmation biasНа едно изследователско отклонение искам да обърна особено внимание. Според мен то е на границата между умишленото и непреднамереното. Става въпрос за феномен наречен „склонност за потвърждаване“ (confirmation bias). Това е личното предубеждение на даден човек, който вече е приел дадена теория за вярна и вижда и чува само аргументите в нейна подкрепа, игнорирайки много по-голямо количество данни, които я отхвърлят (или ги интерпретира така, че да паснат на вярванията му). По-просто казано: виждаш и чуваш само каквото ти изнася. Учените също са хора и не са застраховани от предубеждения и confrimation bias. Това обаче е начин за разпространение на много сериозни неистини и митове, тъй като са базирани на „наука“.

confirmation biasМоже би най-силният пример за това е „Китайското проучване“ (The China Study). Независимо че книгата на д-р Кембъл е с над 1 000 000 продадени копия и има заснет филм („Forks over knives“, 2011), резултатите от „Китайското проучване“ са плод на предварителната предубеденост на д-р Кембъл, че месото и млечните продукти са вредни и консумацията им причинява редица заболявания (сърдечно-съдови, диабет, рак и други). Към днешна дата резултатите от „Китайското проучване“ са разбити от редица независими учени и други проучвания. Но вредата вече е нанесена и много хора все още четат книгата (или гледат филма), вярват „сляпо“ и следват съветите, а последното може да доведе до много небалансиран начин на хранене и създаване на хранителни дефицити.

Научните среди са наясно с реалната вероятност за confirmation bias и се стремят да не го допускат чрез различни механизми (двойно заслепяване на изследванията, контролиране с плацебо група, рецензия на публикациите от независими учени и други). А след като един учен може да стане „жертва“ на „склонност за потвърждаване“, то какво остава за нас… Лично на мен много пъти ми се е случвало в миналото без да съзнавам да бъда предубеден и да правя „cherry picking“. И от личен опит мога да кажа, че изисква доста усилия, време и израстване, за да не го правите. Много е трудно човек да се откаже от вярванията си и това, което е приел за факт, а също и да признае публично, че е сгрешил. За да не ставате „жертва“ на confirmation bias трябва да сте с отворен ум, да можете да мислите критично, да сте способни да променяте възгледите си и не на последно място – да имате смелостта да признаете пред себе си и останалите, ако сте сбъркали.

 

ИНДИВИДУАЛНИ РАЗЛИЧИЯ И НАЛИЧНОСТ НА НАУЧНИТЕ ДАННИ

Дори и да приемем, че има редица изследвания с добър дизайн, на база на които правим конкретни препоръки за хранене, трениране или суплементация, то тези препоръки не са в никакъв случай общовалидни. Причината е, че независимо от дизайна на проучванията, резултатите които се получават са усреднени стойности за всички участници. Но обичайно някаква част от тях са показали малък, никакъв или дори обратен ефект.

А ако става въпрос за силови тренировки трябва да знаем че науката зад тях и в частност мускулната хипетрофия е доста млада и тепърва ще се правят нови изследвания, които е възможно да променят досегашни препоръки.

Въпреки всичко разумният подход е да започнем с общите препоръки докато напредваме да трупаме знания и да отчитаме как се отразяват различни неща на нашето тяло.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Надявам се да е станало ясно, че научният подход е нещо много по-сложно и комплексно от това просто да цитирате изследвания, които подкрепят думите ви. Затова, ако ще ползвате наука, научете се да го правите правилно. Не забравяйте също, че е нужна не само наука, а и практика. Поне що се отнася до хранене, тренировки и суплементация. Защото на теория няма разлика между науката и практиката, обаче на практика понякога има. Но не е нужно да избирате. Просто комбинирайте и двете форми за получаване на познание по правилен начин.

Референции:

[1] What types of studies are there? PubMed Health, Last Update: September 8, 2016
[2] Types of studies and research design. Indian journal of anaesthesia, 2016
[3] Identifying and Avoiding Bias in Research. Pannucci C.J., Wilkins E.G., 2010
[4] Bias in research. Simundic A., 2013

един коментар

  1. Лично мнение. Отлична статия, с много детайли и уточнения. Много ми харесаха първите 10-тина изречения, защото са много верни, показват реалността, а от 6-то до 10-то изречение отразяват и моите разбирания.
    Не може да се отрече на автора, начина по който обяснява. Приятен и лесно достъпен. Мога само да добавя, че има доста лекари, които изобщо не са наясно с видовете научни изследвания. Е, тук не влизат повечето работещи в институтите, но и сред тях има невежи.
    Заключението също е много силно и както казах преди време, има голяма разлика в маниера на писане от преди 4-5 г.
    С пожелания за успехи още дълго време.

Отговори

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *

Можете да използвате тези HTML тагове и атрибути: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>

:alien: :angel: :angry: :blink: :blush: :cheerful: :cool: :cwy: :devil: :dizzy: :ermm: :face: :getlost: :biggrin: :happy: :heart: :kissing: :lol: :ninja: :pinch: :pouty: :sad: :shocked: :sick: :sideways: :silly: :sleeping: :smile: :tongue: :unsure: :w00t: :wassat: :whistle: :wink: :wub: