كيف نفهم العلم

نادرًا ما يمكن الحكم على صحة ادعاء غذائي من خلال دراسة واحدة. تشرح هذه الصفحة المفاهيم وطرق التفكير التي نعتمد عليها في جميع التدقيقات.

  1. كيف تعمل الدراسات
  2. لماذا لا يُثبت الارتباطُ السببيةَ
  3. ما الذي تقدّمه التحليلات التجميعية وما الذي لا تقدّمه
  4. ماذا تعني فترات الثقة
  5. لماذا قد تكون الدراسة الواحدة مضلِّلة
  6. الخطر المطلق والخطر النسبي
  7. وجود المادة لا يعني بالضرورة خطرها
  8. الدراسات على الحيوانات والخلايا
  9. كيف نصل إلى تقييماتنا

كيف تعمل الدراسات

تستخدم أبحاث التغذية أنواعًا مختلفة جدًا من الدراسات، يجيب كلٌّ منها عن أسئلة مختلفة، ويتعرّض لأخطاء مختلفة.

لماذا لا يُثبت الارتباطُ السببيةَ

حين يحدث أمران معًا، فهذا لا يعني أن أحدهما يسبّب الآخر. مثال معروف: في الأيام التي تكثر فيها مبيعات المثلجات يزداد عدد حالات الغرق. المثلجات لا تسبّب الغرق، بل كلاهما مرتبط بالطقس الحار.

تُسمّى هذه العوامل الخلفية في دراسات التغذية العوامل المُربِكة. فمن يشرب كثيرًا من المشروبات الغازية مثلًا قد يدخّن أكثر أو يتحرّك أقل. تحاول الدراسات الجيدة استبعاد أثر هذه العوامل حسابيًا، لكن ليس بشكل كامل أبدًا، ويُسمّى ما يتبقّى الإرباك المتبقّي.

والمشكلة الثانية هي السببية العكسية: فالمرضى كثيرًا ما يغيّرون غذاءهم بعد المرض، فيبدو وكأن الغذاء الجديد هو سبب المرض.

يصبح الارتباط أكثر مصداقية إذا كان قويًا، وتكرّر في دراسات مستقلة كثيرة، وازداد بزيادة الكمية (علاقة الجرعة بالاستجابة)، وكان التسلسل الزمني منطقيًا، والآلية البيولوجية معقولة، وتأكّد بالتجارب. ولا يكفي أيٌّ من هذه الشروط وحده دليلًا.

ما الذي تقدّمه التحليلات التجميعية وما الذي لا تقدّمه

يجمع التحليل التجميعي (الميتا) نتائج دراسات كثيرة إحصائيًا، فيجعل النتيجة أدق ويبيّن ما إذا كانت الدراسات تشير إلى الاتجاه نفسه.

لكن التحليل التجميعي لا يكون أفضل من الدراسات التي يتضمّنها. فإذا جمع دراسات رصدية كثيرة فيها تحيّز، فستكون النتيجة الإجمالية متحيّزة أيضًا، وإن بدت أكثر دقة. ومن المهم كذلك التباين بين الدراسات: فإذا اختلفت نتائجها كثيرًا، فإن متوسطًا واحدًا لا يقول الكثير.

وكثيرًا ما تتضمّن عدة تحليلات تجميعية حول الموضوع نفسه الدراساتِ ذاتها، لذلك لا تُعدّ ثلاثة تحليلات تجميعية ثلاثةَ تأكيدات مستقلة بالضرورة. نحن نتحقق من هذا التداخل ولا نحسبه أكثر من مرة.

ماذا تعني فترات الثقة

كثيرًا ما تُعرض نتائج الدراسات هكذا: «نسبة الخطورة 1.06 (فترة ثقة 95%: 1.03–1.10)». القيمة الأولى هي أفضل تقدير: خطر نسبي أعلى بنسبة 6%. أما الفترة بين القوسين فتبيّن المدى الذي تقع فيه القيمة الحقيقية على الأرجح، بشرط ألّا تكون في الدراسة أخطاء منهجية.

لماذا قد تكون الدراسة الواحدة مضلِّلة

قد تصل أي دراسة منفردة إلى نتيجة لا تتأكّد لاحقًا، بسبب الصدفة، أو صغر العيّنة، أو اختبار أسئلة كثيرة في وقت واحد، أو خصوصية الفئة المدروسة. ويُضاف إلى ذلك تحيّز النشر: فالنتائج اللافتة تُنشر أكثر من النتائج العادية.

لذلك لا نسأل: هل توجد دراسة ما تؤيد الادعاء؟ فبالانتقاء يمكن «إثبات» أي ادعاء تقريبًا بالدراسات. المهم هو مجمل الأدلة الجيدة.

الخطر المطلق والخطر النسبي

الخطر النسبي يبيّن بكم في المئة يرتفع الخطر أو ينخفض مقارنةً بمجموعة أخرى. أما الخطر المطلق فيبيّن عدد الأشخاص المتأثرين فعلًا.

مثال حسابي (أرقام افتراضية للتوضيح): من بين 1000 شخص يُصاب 2 بمرض معيّن خلال عشر سنوات، وفي مجموعة أخرى يُصاب 3 من كل 1000. الخطر النسبي أعلى بنسبة 50%، لكن الخطر المطلق يزيد بشخص واحد فقط من كل 1000، أي بمقدار 0.1 نقطة مئوية.

العبارتان صحيحتان، لكن وقعهما مختلف جدًا. لذلك نذكر كلتيهما متى توفّرتا، وإن لم تذكر الدراسة أرقامًا مطلقة فإننا ننبّه إلى ذلك.

وجود المادة لا يعني بالضرورة خطرها

تستطيع المختبرات الحديثة الكشف عن كميات ضئيلة جدًا من المواد، تصل غالبًا إلى أجزاء من المليار من الغرام. ومجرد العثور على مادة لا يعني أنها ضارة بتلك الكمية. فالعوامل الحاسمة هي:

والعكس صحيح أيضًا: فلبعض المواد، مثل بعض المركبات المشبعة بالفلور (PFAS)، حدّدت الهيئة الأوروبية لسلامة الأغذية قيمًا إرشادية منخفضة جدًا (عام 2020: 4.4 نانوغرام لكل كيلوغرام من وزن الجسم أسبوعيًا لمجموع أربعة من هذه المركبات). وقد يصل بعض الناس إلى حدود هذه القيمة من خلال غذائهم العادي. لذلك ندرس كل حالة على حدة.

الدراسات على الحيوانات والخلايا

تُظهر التجارب على الخلايا أو الحيوانات ما إذا كانت آلية ما ممكنة. لكن الجرعات فيها تكون غالبًا أعلى بكثير مما في الغذاء، كما أن الحيوانات تتعامل مع المواد بطريقة تختلف عن الإنسان. نحن نشير إلى هذه الدراسات بوضوح دائمًا. فالمعقولية البيولوجية ليست دليلًا سريريًا.

كيف نصل إلى تقييماتنا

يحصل كل ادعاء على تقييمين منفصلين:

  1. الحكم على مقياس من سبع درجات، من «صحيح» إلى «خاطئ»، ومنها درجة «غير واضح / أدلة غير كافية». فغياب الدليل لا يعني أن الادعاء خاطئ.
  2. درجة اليقين في الأدلة (عالية، متوسطة، منخفضة، منخفضة جدًا)، استنادًا إلى نظام GRADE المستخدم دوليًا. وهي تبيّن مدى ثقتنا في مجمل الأدلة. تبدأ الدراسات الرصدية من مستوى أدنى من التجارب العشوائية، وتُخفَّض درجتها أكثر عند وجود عيوب.

نقسّم الادعاءات العامة إلى ادعاءات فرعية. فقد يُدحض قول «البيض يضر كل إنسان»، بينما يصح قول «على بعض الناس الحدّ من تناول البيض». كما نقيّم كل دراسة على حدة من عدة جوانب، مثل الجودة المنهجية وخطر التحيّز ودقة النتائج وقابلية تعميمها إقليميًا، ونتحقق مما إذا كانت قد نُقلت بشكل صحيح.

نستخدم أدوات مثل RoB 2 وROBINS-E وAMSTAR 2 وGRADE للاسترشاد. أما التقييم الرسمي الكامل بهذه الأدوات فيتطلب النصوص الكاملة وبروتوكولات الدراسات، وعادةً عدة مراجعين مستقلين، وهو ما لم يكن ممكنًا هنا. لذلك نصف تقييماتنا صراحةً بأنها تقييمات منهجية مبسّطة.