ABOUT THE SPEAKER
Ben Goldacre - Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks.

Why you should listen

"It was the MMR story that finally made me crack," begins the Bad Science manifesto, referring to the sensationalized -- and now-refuted -- link between vaccines and autism. With that sentence Ben Goldacre fired the starting shot of a crusade waged from the pages of The Guardian from 2003 to 2011, on an addicitve Twitter feed, and in bestselling books, including Bad Science and his latest, Bad Pharma, which puts the $600 billion global pharmaceutical industry under the microscope. What he reveals is a fascinating, terrifying mess.

Goldacre was trained in medicine at Oxford and London, and works as an academic in epidemiology. Helped along by this inexhaustible supply of material, he also travels the speaking circuit, promoting skepticism and nerdish curiosity with fire, wit, fast delivery and a lovable kind of exasperation. (He might even convince you that real science, sober reporting and reason are going to win in the end.)

As he writes, "If you're a journalist who misrepresents science for the sake of a headline, a politician more interested in spin than evidence, or an advertiser who loves pictures of molecules in little white coats, then beware: your days are numbered."

Read an excerpt of Bad Pharma >>

More profile about the speaker
Ben Goldacre | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Ben Goldacre: Battling bad science

ベン・ゴールドエイカー:悪い科学とのバトル

Filmed:
2,713,579 views

健康についての新しいアドバイスは毎日のように報じられますが、それが正しいかどうかは、どうすれば判るでしょうか。医学博士で疫学者のベン・ゴールドエイカーは、栄養学における極めて明白な問題から、製薬業界における非常に巧妙なトリックまで取り上げ、誤った根拠について矢継ぎ早に紹介します。
- Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
So I'm a doctor医師, but I kind種類 of slippedスリップした sideways横に into research研究,
0
0
3000
私は医者ですが 研究の道を進んで
00:18
and now I'm an epidemiologist疫学者.
1
3000
2000
今では疫学者となりました
00:20
And nobody誰も really knows知っている what epidemiology疫学 is.
2
5000
2000
疫学について 誰も理解してくれません
00:22
Epidemiology疫学 is the science科学 of how we know in the realリアル world世界
3
7000
3000
疫学とは 何かが人に良いか悪いかを実社会で
00:25
if something is good for you or bad悪い for you.
4
10000
2000
どう決めるかという科学です
00:27
And it's bestベスト understood理解された throughを通して example
5
12000
2000
具体例で理解してもらいましょう
00:29
as the science科学 of those crazy狂った, wacky変な newspaper新聞 headlines見出し.
6
14000
5000
例えば ばかげて珍妙な新聞の見出しにみられる科学について
00:34
And these are just some of the examples.
7
19000
2000
ここに挙げたのはほんの一部です
00:36
These are from the Daily毎日 Mail郵便物. Everyすべて country in the world世界 has a newspaper新聞 like this.
8
21000
3000
デイリー・メールからです どの国にもあるような新聞です
00:39
It has this bizarre奇妙な, ongoing進行中の philosophical哲学的 projectプロジェクト
9
24000
3000
同紙は奇妙で哲学的ともいえるプロジェクトの最中で
00:42
of dividing分ける all the inanimate生きていない objectsオブジェクト in the world世界
10
27000
2000
身の周りのありふれた物を
00:44
into the onesもの that eitherどちらか cause原因 or prevent防ぐ cancer.
11
29000
3000
ガンの原因とガンを防ぐ物とに分けようとしています
00:47
So here are some of the things they said cause原因 cancer recently最近:
12
32000
2000
最近 こんな物がガンの原因とされました
00:49
divorce離婚, Wi-FiWi-Fi, toiletriesバスアメニティ and coffeeコーヒー.
13
34000
2000
離婚 Wi-Fi 化粧品やコーヒー
00:51
Here are some of the things they say prevents予防する cancer:
14
36000
2000
こちらは ガンを防ぐとされた物
00:53
crustsクラスト, red pepperコショウ, licorice甘草 and coffeeコーヒー.
15
38000
2000
パンの皮や唐辛子 甘草やコーヒー
00:55
So already既に you can see there are contradictions矛盾.
16
40000
2000
ここで既に 矛盾が生じています
00:57
Coffeeコーヒー bothどちらも causes原因 and prevents予防する cancer.
17
42000
2000
コーヒーはガンを招くし予防にもなります
00:59
And as you start開始 to read読む on, you can see
18
44000
2000
読み始めるとわかりますが
01:01
that maybe there's some kind種類 of political政治的 valence価数 behind後ろに some of this.
19
46000
3000
ある種の政治的な意図も隠されています
01:04
So for women女性, housework家事 prevents予防する breast cancer,
20
49000
2000
女性は家事をすると乳ガンの予防になり
01:06
but for men男性, shoppingショッピング could make you impotent無力.
21
51000
3000
男性は買い物に行くと不能になります
01:09
So we know that we need to start開始
22
54000
3000
こんな話の背後の科学を
01:12
unpicking解錠 the science科学 behind後ろに this.
23
57000
3000
解き明かして行く必要があります
01:15
And what I hope希望 to showショー
24
60000
2000
お伝えしたいことは
01:17
is that unpicking解錠 dodgyドギー claims請求,
25
62000
2000
怪しげな情報を解きほぐし
01:19
unpicking解錠 the evidence証拠 behind後ろに dodgyドギー claims請求,
26
64000
2000
背後にある根拠を明らかにすることは
01:21
isn't a kind種類 of nasty不快な carpingカーピング activityアクティビティ;
27
66000
3000
面倒なあら探しなどではなく
01:24
it's socially社会的に useful有用,
28
69000
2000
社会的に意義あることです
01:26
but it's alsoまた、 an extremely極端な valuable貴重な
29
71000
2000
また極めて有益な
01:28
explanatory説明的な toolツール.
30
73000
2000
説明の手段となります
01:30
Because realリアル science科学 is all about
31
75000
2000
なぜなら本当の科学では他人の研究の
01:32
critically批判的に appraising鑑定 the evidence証拠 for somebody誰か else's他の positionポジション.
32
77000
2000
根拠を厳しく評価するからです
01:34
That's what happens起こる in academicアカデミック journalsジャーナル.
33
79000
2000
これは学術誌上で行われています
01:36
That's what happens起こる at academicアカデミック conferencesカンファレンス.
34
81000
2000
学術会議でも行われます
01:38
The Q&A sessionセッション after a post-op術後 presentsプレゼント dataデータ
35
83000
2000
データを示した後の Q&A セッションは
01:40
is oftenしばしば a blood血液 bath.
36
85000
2000
しばしば血の海となります
01:42
And nobody誰も minds that. We actively積極的に welcomeようこそ it.
37
87000
2000
気にするどころか むしろ歓迎されます
01:44
It's like a consenting合意 intellectual知的 S&M activityアクティビティ.
38
89000
3000
知的な SM 活動に集中するのです
01:47
So what I'm going to showショー you
39
92000
2000
これから私の分野である
01:49
is all of the mainメイン things,
40
94000
2000
科学的根拠に基づく医療の
01:51
all of the mainメイン features特徴 of my discipline規律 --
41
96000
2000
肝となる原則や特徴について
01:53
evidence-basedエビデンスベース medicine医学.
42
98000
2000
説明しながら
01:55
And I will talk you throughを通して all of these
43
100000
2000
その中でそれらの原則や特徴が
01:57
and demonstrate実証する how they work,
44
102000
2000
どう作用するのかを示します
01:59
exclusively排他的に usingを使用して examples of people getting取得 stuffもの wrong違う.
45
104000
3000
間違っている例で説明していきましょう
02:02
So we'll私たちは start開始 with the absolute絶対の weakest弱い form of evidence証拠 known既知の to man,
46
107000
3000
まずは権威という 科学的根拠から
02:05
and that is authority権限.
47
110000
2000
最も遠い例を取り上げます
02:07
In science科学, we don't careお手入れ how manyたくさんの letters手紙 you have after your name.
48
112000
3000
科学において 肩書の多さは関係ありません
02:10
In science科学, we want to know what your reasons理由 are for believing信じる something.
49
115000
3000
何かを信じる その根拠が問題にされるのです
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
何かが健康によい・悪いと
02:15
or bad悪い for us?
51
120000
2000
何をもって判断しているかです
02:17
But we're alsoまた、 unimpressed感動しなかった by authority権限,
52
122000
2000
しかし権威とはすごいもので
02:19
because it's so easy簡単 to contrive考案する.
53
124000
2000
容易にでっち上げられるのです
02:21
This is somebody誰か calledと呼ばれる DrDr. Gillianジリアン McKeithマッキーズ PhPh.D,
54
126000
2000
この人は「ジリアン・マキース博士」
02:23
or, to give her full満員 medical医療 titleタイトル, Gillianジリアン McKeithマッキーズ.
55
128000
3000
もとい「ジリアン・マキース」です
02:26
(Laughter笑い)
56
131000
3000
(笑)
02:29
Again, everyすべて country has somebody誰か like this.
57
134000
2000
どこの国にもいるタイプの人です
02:31
She is our TVテレビ dietダイエット guru教祖.
58
136000
2000
ダイエットの専門家としてテレビに登場し
02:33
She has massive大規模 five seriesシリーズ of prime-timeプライムタイム televisionテレビ,
59
138000
3000
ゴールデンアワーの番組を5本も持ち
02:36
giving与える out very lavish豪華な and exoticエキゾチック health健康 advice助言.
60
141000
3000
風変わりで金のかかるアドバイスをしていますが
02:39
She, it turnsターン out, has a non-accredited非認定 correspondence対応 courseコース PhPh.D.
61
144000
3000
アメリカのどこかで 無認定の通信教育を受けて
02:42
from somewhereどこかで in Americaアメリカ.
62
147000
2000
博士号を取得したことが判明しています
02:44
She alsoまた、 boasts誇る that she's a certified認定 professional専門家 memberメンバー
63
149000
2000
アメリカ栄養コンサルタント協会の公認—
02:46
of the Americanアメリカ人 Association協会 of Nutritional栄養 Consultantsコンサルタント,
64
151000
2000
プロ・メンバーを自称しています
02:48
whichどの sounds very glamorousグラマラス and excitingエキサイティング.
65
153000
2000
実に華麗なるご経歴ですが
02:50
You get a certificate証明書 and everything.
66
155000
2000
認定証などは誰でも入手できます
02:52
This one belongs所属 to my deadデッド catネコ HettiHetti. She was a horrible恐ろしい catネコ.
67
157000
2000
これは昔 うちの猫がもらった認定証です
02:54
You just go to the websiteウェブサイト, fill埋める out the form,
68
159000
2000
ウェブサイトでフォームに記入して
02:56
give them $60, and it arrives到着 in the post役職.
69
161000
2000
60ドルを支払うと送られてきます
02:58
Now that's not the only reason理由 that we think this person is an idiot馬鹿.
70
163000
2000
この人が愚かだと思う理由は他にもあります
03:00
She alsoまた、 goes行く and says言う things like,
71
165000
2000
緑葉野菜を多く食べた方がいい
03:02
you should eat食べる lots of darkダーク green leaves,
72
167000
2000
なぜなら葉緑素が多くて
03:04
because they contain含む lots of chlorophyllクロロフィル, and that will really oxygenate酸素化物 your blood血液.
73
169000
2000
血液を酸化するからと言うのです
03:06
And anybody who'sだれの done完了 school学校 biology生物学 remembers覚えている
74
171000
2000
学校で生物学を学んだ人なら誰でも
03:08
that chlorophyllクロロフィル and chloroplasts葉緑体
75
173000
2000
葉緑素や葉緑体が酸素を作るのは
03:10
only make oxygen酸素 in sunlight太陽光,
76
175000
2000
日光を受けたときと知っていますね
03:12
and it's quiteかなり darkダーク in your bowels after you've eaten食べた spinachほうれん草.
77
177000
3000
さて食べたホウレンソウの行き先の体内はとても暗いのです
03:15
Next, we need proper適切な science科学, proper適切な evidence証拠.
78
180000
3000
次に 適切な引用と根拠とが必要です
03:18
So, "Red wineワイン can help prevent防ぐ breast cancer."
79
183000
2000
「赤ワインは乳がんを予防する」
03:20
This is a headline見出し from the Daily毎日 Telegraph電信 in the U.K.
80
185000
2000
デイリー・テレグラフの見出しです
03:22
"A glassガラス of red wineワイン a day could help prevent防ぐ breast cancer."
81
187000
3000
毎日一杯の赤ワインが乳がんを予防するというのです
03:25
So you go and find this paper, and what you find
82
190000
2000
元の論文を探すとそれは確かに
03:27
is it is a realリアル pieceピース of science科学.
83
192000
2000
一本の学術論文です
03:29
It is a description説明 of the changes変更 in one enzyme酵素
84
194000
3000
ある酵素の働きを調べた論文で
03:32
when you drip滴下 a chemical化学 extracted抽出された from some red grapeグレープ skin
85
197000
3000
赤いぶどうの皮から抽出した物質を
03:35
onto〜に some cancer cells細胞
86
200000
2000
ある種のがん細胞に与えた結果について
03:37
in a dish on a benchベンチ in a laboratory研究室 somewhereどこかで.
87
202000
3000
ある実験室の実験台の皿の中での結果です
03:40
And that's a really useful有用 thing to describe説明する
88
205000
2000
科学的な論文に記述するに値する
03:42
in a scientific科学的 paper,
89
207000
2000
重要なことですが
03:44
but on the question質問 of your own自分の personal個人的 riskリスク
90
209000
2000
赤ワインを飲んで
03:46
of getting取得 breast cancer if you drinkドリンク red wineワイン,
91
211000
2000
乳がんになるのかという問題については
03:48
it tells伝える you absolutely絶対に buggerバグ all.
92
213000
2000
何も述べていません
03:50
Actually実際に, it turnsターン out that your riskリスク of breast cancer
93
215000
2000
実は 少しでもアルコールを取るたびに
03:52
actually実際に increases増加する slightly少し
94
217000
2000
ガンのリスクはわずかながら
03:54
with everyすべて amount of alcoholアルコール that you drinkドリンク.
95
219000
2000
増大することがわかっています
03:56
So what we want is studies研究 in realリアル human人間 people.
96
221000
4000
本当の人での研究が望まれます
04:00
And here'sここにいる another別の example.
97
225000
2000
別の例を紹介します
04:02
This is from Britain'sイギリスの leading先導 dietダイエット and nutritionist栄養士 in the Daily毎日 Mirror,
98
227000
3000
イギリスで指導的なダイエットや栄養の専門家が
04:05
whichどの is our second二番 biggest最大 selling販売 newspaper新聞.
99
230000
2000
英国2位のデイリー・ミラー紙に載せた記事
04:07
"An Australianオーストラリア人 study調査 in 2001
100
232000
2000
2001 年のオーストラリアでの研究では
04:09
found見つけた that oliveオリーブ oil in combination組み合わせ with fruits果物, vegetables野菜 and pulsesパルス
101
234000
2000
オリーブ油と果物・野菜・豆を取っていると
04:11
offersオファー measurable測定可能な protection保護 againstに対して skin wrinklings酒飲み."
102
236000
2000
皮膚のしわに対する予防として有意な差が得られた
04:13
And then they give you advice助言:
103
238000
2000
と記し こんなアドバイスを与えています
04:15
"If you eat食べる oliveオリーブ oil and vegetables野菜, you'llあなたは have fewer少ない skin wrinklesシワ."
104
240000
2000
オリーブ油と野菜で皮膚のしわが減ります
04:17
And they very helpfully有益に tell you how to go and find the paper.
105
242000
2000
ありがたいことに 論文の所在も示されています
04:19
So you go and find the paper, and what you find is an observational観察的 study調査.
106
244000
3000
その論文を見つけるとそれは観察研究です
04:22
Obviously明らかに nobody誰も has been ableできる
107
247000
2000
1930 年に遡って
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
ある産科病棟を選んで
04:26
get all the people bornうまれた in one maternityマタニティ unit単位,
109
251000
3000
その半分には大量の果物と野菜とオリーブ油を食べさせ
04:29
and halfハーフ of them eat食べる lots of fruitフルーツ and vegveg and oliveオリーブ oil,
110
254000
2000
残り半分にはマクドナルドを食べさせて
04:31
and then halfハーフ of them eat食べる McDonald'sマクドナルド,
111
256000
2000
後でどれほどのしわが生じるかを
04:33
and then we see how manyたくさんの wrinklesシワ you've got later後で.
112
258000
2000
比較することができないのは明らかです
04:35
You have to take a snapshotスナップショット of how people are now.
113
260000
2000
人びとの現状を捉えるしかないのです
04:37
And what you find is, of courseコース,
114
262000
2000
そしてわかったことは 確かにー
04:39
people who eat食べる vegveg and oliveオリーブ oil have fewer少ない skin wrinklesシワ.
115
264000
3000
野菜とオリーブ油を食べる人たちにはしわが少ないのですが
04:42
But that's because people who eat食べる fruitフルーツ and vegveg and oliveオリーブ oil,
116
267000
3000
それは果物や野菜やオリーブ油を食べる人たちが
04:45
they're freaksフリーク, they're not normal正常, they're like you;
117
270000
3000
皆さんのような変わり者で こんなイベントに
04:48
they come to eventsイベント like this.
118
273000
2000
集まるような人だからです
04:50
They are poshポーズ, they're wealthy裕福な, they're lessもっと少なく likelyおそらく to have outdoor屋外 jobsジョブ,
119
275000
3000
上流育ちで豊かで 屋外で仕事することは少なく
04:53
they're lessもっと少なく likelyおそらく to do manualマニュアル labor労働,
120
278000
2000
何か手を使う仕事ではないでしょう
04:55
they have better socialソーシャル supportサポート, they're lessもっと少なく likelyおそらく to smoke --
121
280000
2000
手厚い社会の支援を受け 喫煙しない人が多く
04:57
so for a whole全体 hostホスト of fascinating魅力的な, interlockingインターロック
122
282000
2000
つまり 魅力的で 相互に関わり合う多くの—
04:59
socialソーシャル, political政治的 and cultural文化的 reasons理由,
123
284000
2000
社会的政治的 そして文化的理由から
05:01
they are lessもっと少なく likelyおそらく to have skin wrinklesシワ.
124
286000
2000
この人たちはしわが少ないのです
05:03
That doesn't mean that it's the vegetables野菜 or the oliveオリーブ oil.
125
288000
2000
野菜やオリーブ油のおかげではありません
05:05
(Laughter笑い)
126
290000
2000
(笑)
05:07
So ideally理想的には what you want to do is a trial試行.
127
292000
3000
そこで理想的には治験をすればいいわけです
05:10
And everybodyみんな thinks考える they're very familiar身近な with the ideaアイディア of a trial試行.
128
295000
2000
治験という考え方はご存知のことでしょう
05:12
Trialsトライアル are very old古い. The first trial試行 was in the Bible聖書 -- Danielダニエル 1:12.
129
297000
3000
歴史は古く 最初の治験は聖書のダニエル書に記されています
05:15
It's very straightforward簡単 -- you take a bunch of people, you splitスプリット them in halfハーフ,
130
300000
2000
とても単純に 多くの人を集め 半分に分け
05:17
you treat治療する one groupグループ one way, you treat治療する the other groupグループ the other way,
131
302000
2000
一群をある方法で 残りは別の方法で手当し
05:19
and a little while later後で, you followフォローする them up
132
304000
2000
しばらく経ったら
05:21
and see what happened起こった to each of them.
133
306000
2000
追跡調査で様子を調べます
05:23
So I'm going to tell you about one trial試行,
134
308000
2000
ここ十年イギリスのメディアにおいて
05:25
whichどの is probably多分 the most最も well-reportedよく報告された trial試行
135
310000
2000
最も多く取り上げられた
05:27
in the U.K. newsニュース mediaメディア over the past過去 decade10年.
136
312000
2000
ある治験について話します
05:29
And this is the trial試行 of fish oil pills丸薬.
137
314000
2000
魚油(ぎょゆ)カプセルについての治験です
05:31
And the claim請求 was fish oil pills丸薬 improve改善する school学校 performanceパフォーマンス and behavior動作
138
316000
2000
普通の子どもたちの成績と行動が
05:33
in mainstream主流 children子供.
139
318000
2000
魚油カプセルで改善するというのです
05:35
And they said, "We've私たちは done完了 a trial試行.
140
320000
2000
「治験も行っている すべての結果は
05:37
All the previous trials試行 were positiveポジティブ, and we know this one's一人 gonna be too."
141
322000
2000
有効性を示し 今回もそうなるだろう」
05:39
That should always ringリング alarm警報 bells.
142
324000
2000
要注意ポイントです
05:41
Because if you already既に know the answer回答 to your trial試行, you shouldn'tすべきではない be doing one.
143
326000
3000
結果が事前にわかっているなら治験をするべきではありません
05:44
Eitherいずれか you've rigged装備 it by design設計,
144
329000
2000
設計が偏っているのか
05:46
or you've got enough十分な dataデータ so there's no need to randomizeランダム化する people anymoreもう.
145
331000
3000
すでにデータが十分でランダム試験が必要ないのか ということ
05:49
So this is what they were going to do in their彼らの trial試行.
146
334000
3000
さて彼らの治験ではこんなことを計画していました
05:52
They were taking取る 3,000 children子供,
147
337000
2000
3000人の子どもに対して
05:54
they were going to give them all these huge巨大 fish oil pills丸薬,
148
339000
2000
全員にこの魚油カプセルを与えます
05:56
six6 of them a day,
149
341000
2000
一日 6 粒ずつ
05:58
and then a year later後で, they were going to measure測定 their彼らの school学校 exam試験 performanceパフォーマンス
150
343000
3000
一年後に学校の試験成績を評価します
06:01
and compare比較する their彼らの school学校 exam試験 performanceパフォーマンス
151
346000
2000
カプセルを投与しなかった場合に
06:03
againstに対して what they predicted予測された their彼らの exam試験 performanceパフォーマンス would have been
152
348000
2000
予想される成績と
06:05
if they hadn'tなかった had the pills丸薬.
153
350000
3000
比較するというのです
06:08
Now can anybody spotスポット a flaw欠陥 in this design設計?
154
353000
3000
この設計の問題点がわかる方はいますか?
06:11
And no professors教授 of clinical臨床的 trial試行 methodology方法論
155
356000
3000
医学的治験のプロの方でなくても
06:14
are allowed許可された to answer回答 this question質問.
156
359000
2000
お答えください
06:16
So there's no controlコントロール; there's no controlコントロール groupグループ.
157
361000
2000
コントロール 対比グループがないのですね
06:18
But that sounds really techie技術者.
158
363000
2000
専門的なご回答でした
06:20
That's a technicalテクニカル term期間.
159
365000
2000
専門用語ですね
06:22
The kids子供たち got the pills丸薬, and then their彼らの performanceパフォーマンス improved改善された.
160
367000
2000
カプセルを飲んで子どもの成績が向上したら
06:24
What elseelse could it possiblyおそらく be if it wasn'tなかった the pills丸薬?
161
369000
3000
カプセル以外に何か理由が考えられるでしょうか
06:27
They got olderより古い. We all develop開発する over time.
162
372000
3000
大きくなった 年々成長していきますからね
06:30
And of courseコース, alsoまた、 there's the placeboプラセボ effect効果.
163
375000
2000
そして プラセボ(偽薬)効果もあります
06:32
The placeboプラセボ effect効果 is one of the most最も fascinating魅力的な things in the whole全体 of medicine医学.
164
377000
2000
医学の中で プラセボは実に魅力的です
06:34
It's not just about taking取る a pillピル, and your performanceパフォーマンス and your pain痛み getting取得 better.
165
379000
3000
薬を摂取して成績や苦痛が良くなるというだけではなく
06:37
It's about our beliefs信念 and expectations期待.
166
382000
2000
人の信念と期待とが関わります
06:39
It's about the cultural文化的 meaning意味 of a treatment処理.
167
384000
2000
手当ての文化的意味合いにも関わります
06:41
And this has been demonstrated実証済み in a whole全体 raftラフト of fascinating魅力的な studies研究
168
386000
3000
ある種のプラセボ効果を他と比較する素晴らしい研究が
06:44
comparing比較する one kind種類 of placeboプラセボ againstに対して another別の.
169
389000
3000
多数行われて このことが示されてきました
06:47
So we know, for example, that two sugarシュガー pills丸薬 a day
170
392000
2000
例えば胃潰瘍に対して毎日二錠の砂糖玉は
06:49
are a more effective効果的な treatment処理 for getting取得 rid除去する of gastric胃の ulcers潰瘍
171
394000
2000
一日一錠よりも効くことが
06:51
than one sugarシュガー pillピル.
172
396000
2000
わかっています
06:53
Two sugarシュガー pills丸薬 a day beatsビート one sugarシュガー pillピル a day.
173
398000
2000
砂糖玉二錠は一錠より勝るのです
06:55
And that's an outrageous恐ろしい and ridiculousばかげた finding所見, but it's true真実.
174
400000
3000
とっぴでばかげた結果ですが これは真実です
06:58
We know from three different異なる studies研究 on three different異なる typesタイプ of pain痛み
175
403000
2000
独立した三つの研究で
07:00
that a saltwater塩水 injection注入 is a more effective効果的な treatment処理 for pain痛み
176
405000
3000
三種類の異なる痛みに対して 塩水の注射が砂糖玉よりも—
07:03
than taking取る a sugarシュガー pillピル, taking取る a dummyダミー pillピル that has no medicine医学 in it --
177
408000
4000
薬効成分を含まない砂糖玉よりも効くことがわかっています
07:07
not because the injection注入 or the pills丸薬 do anything physically物理的に to the body,
178
412000
3000
注射も薬も肉体的には何も作用しませんが
07:10
but because an injection注入 feels感じる like a much more dramatic劇的 intervention介入.
179
415000
3000
注射の方が劇的な手当と感じられるのです
07:13
So we know that our beliefs信念 and expectations期待
180
418000
2000
こんなふうに我々の信念と期待とは
07:15
can be manipulated操作された,
181
420000
2000
誘導されるので
07:17
whichどの is why we do trials試行
182
422000
2000
治験においては
07:19
where we controlコントロール againstに対して a placeboプラセボ --
183
424000
2000
プラセボを対比実験に用いて
07:21
where one halfハーフ of the people get the realリアル treatment処理
184
426000
2000
半分の人は本当の処置を受け
07:23
and the other halfハーフ get placeboプラセボ.
185
428000
2000
残り半分はプラセボを受けるようにします
07:25
But that's not enough十分な.
186
430000
3000
実は これだけでは不十分です
07:28
What I've just shown示された you are examples of the very simple単純 and straightforward簡単 ways方法
187
433000
3000
今ご紹介したのは非常に単純でわかりやすい実例でした
07:31
that journalistsジャーナリスト and foodフード supplement補足 pillピル peddlers行商人
188
436000
2000
メディアとサプリメント業者と
07:33
and naturopaths自然療法
189
438000
2000
自然療法の医師とが
07:35
can distort歪ませる evidence証拠 for their彼らの own自分の purposes目的.
190
440000
3000
自分の目的のために根拠を歪曲できますが
07:38
What I find really fascinating魅力的な
191
443000
2000
実に興味深いことに
07:40
is that the pharmaceutical医薬品 industry業界
192
445000
2000
製薬業界もまた
07:42
uses用途 exactly正確に the same同じ kinds種類 of tricksトリック and devicesデバイス,
193
447000
2000
同種のトリックと仕掛けを
07:44
but slightly少し more sophisticated洗練された versionsバージョン of them,
194
449000
3000
さらに洗練された方法で用います
07:47
in order注文 to distort歪ませる the evidence証拠 that they give to doctors医師 and patients患者,
195
452000
3000
命に関わる重要な判断が行われる際に
07:50
and whichどの we use to make vitally激しく important重要 decisions決定.
196
455000
3000
医師や患者が用いる情報を歪めてしまうのです
07:53
So firstly最初に, trials試行 againstに対して placeboプラセボ:
197
458000
2000
まず最初に偽薬に対する治験から
07:55
everybodyみんな thinks考える they know that a trial試行 should be
198
460000
2000
治験は新薬を偽薬と対比するものであると
07:57
a comparison比較 of your new新しい drugドラッグ againstに対して placeboプラセボ.
199
462000
2000
誰もが考えます
07:59
But actually実際に in a lot of situations状況 that's wrong違う.
200
464000
2000
実は多くの場合これは誤りです
08:01
Because oftenしばしば we already既に have a very good treatment処理 that is currently現在 available利用可能な,
201
466000
3000
すでに非常によい治療法があることが多いので
08:04
so we don't want to know that your alternative代替 new新しい treatment処理
202
469000
2000
何もしないよりも新しい治療法が良い
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
ということが知りたいわけではないのです
08:08
We want to know that it's better than the bestベスト currently現在 available利用可能な treatment処理 that we have.
204
473000
3000
知りたいのは現在最良の治療法よりも良いのかどうかです
08:11
And yetまだ, repeatedly繰り返し, you consistently一貫して see people doing trials試行
205
476000
3000
それなのに 未だに偽薬に対する治験が
08:14
still againstに対して placeboプラセボ.
206
479000
2000
繰り返し行われています
08:16
And you can get licenseライセンス to bring持参する your drugドラッグ to market市場
207
481000
2000
認可されて上市された薬であっても
08:18
with only dataデータ showing表示 that it's better than nothing,
208
483000
2000
何もしないよりも有効というデータだけでは
08:20
whichどの is useless役に立たない for a doctor医師 like me trying試す to make a decision決定.
209
485000
3000
医師が判断するための役には立ちません
08:23
But that's not the only way you can rigリグ your dataデータ.
210
488000
2000
データを操作する方法はそれに留まりません
08:25
You can alsoまた、 rigリグ your dataデータ
211
490000
2000
新しい薬の比較対象を
08:27
by making作る the thing you compare比較する your new新しい drugドラッグ againstに対して
212
492000
2000
ろくでもない条件としても
08:29
really rubbishごみ.
213
494000
2000
データ操作ができます
08:31
You can give the competing競合する drugドラッグ in too low低い a dose用量,
214
496000
2000
競合薬の投与量を極端に減らし
08:33
so that people aren'tない properly正しく treated治療された.
215
498000
2000
治療効果が出ないようにすることや
08:35
You can give the competing競合する drugドラッグ in too high高い a dose用量,
216
500000
2000
競合薬の投与量を極端に増やし
08:37
so that people get side effects効果.
217
502000
2000
副作用が出るようにすることもできます
08:39
And this is exactly正確に what happened起こった
218
504000
2000
これは統合失調症に対する
08:41
whichどの antipsychotic抗精神病薬 medication投薬 for schizophrenia統合失調症.
219
506000
2000
抗精神病薬で実際に行われたことです
08:43
20 years ago, a new新しい generation世代 of antipsychotic抗精神病薬 drugs薬物 were brought持ってきた in
220
508000
3000
20年前 新しい世代の抗精神病薬がもたらされ
08:46
and the promise約束する was that they would have fewer少ない side effects効果.
221
511000
3000
副作用が少ないと期待されていました
08:49
So people setセット about doing trials試行 of these new新しい drugs薬物
222
514000
2000
この新薬と旧薬を比較する治験が
08:51
againstに対して the old古い drugs薬物,
223
516000
2000
開始されましたが 古い薬のほうは—
08:53
but they gave与えた the old古い drugs薬物 in ridiculouslyばかげた high高い doses線量 --
224
518000
2000
信じ難いほど大量の投与でした
08:55
20 milligramsミリグラム a day of haloperidolハロペリドール.
225
520000
2000
ハロペリドールを一日 20 mg です
08:57
And it's a foregone忘れる conclusion結論,
226
522000
2000
そんな大量投与をすれば
08:59
if you give a drugドラッグ at that high高い a dose用量,
227
524000
2000
副作用が多く現れ 新薬が優れたものに
09:01
that it will have more side effects効果 and that your new新しい drugドラッグ will look better.
228
526000
3000
見えるのは 最初からわかっていることです
09:04
10 years ago, history歴史 repeated繰り返し itself自体, interestingly興味深いことに,
229
529000
2000
興味深いことに10年後に歴史は繰り返し
09:06
when risperidoneリスペリドン, whichどの was the first of the new-generation新しい世代 antipscyhotic止血性の drugs薬物,
230
531000
3000
新世代の抗精神薬であるリスペリドンの特許が切れ
09:09
came来た off copyright著作権, so anybody could make copiesコピー.
231
534000
3000
誰もが作れるようになりました
09:12
Everybodyみんな wanted to showショー that their彼らの drugドラッグ was better than risperidoneリスペリドン,
232
537000
2000
誰もが自分たちの薬はリスペリドンよりも
09:14
so you see a bunch of trials試行 comparing比較する new新しい antipsychotic抗精神病薬 drugs薬物
233
539000
3000
優れていることを示そうとして多くの治験が行われ
09:17
againstに対して risperidoneリスペリドン at eight8 milligramsミリグラム a day.
234
542000
2000
8 mg のリスペリドンが投与されました
09:19
Again, not an insane狂人 dose用量, not an illegal違法 dose用量,
235
544000
2000
狂気の投与量でも違法な投与量でもありませんが
09:21
but very much at the high高い end終わり of normal正常.
236
546000
2000
しかし基準の上限近くです
09:23
And so you're boundバウンド to make your new新しい drugドラッグ look better.
237
548000
3000
こうして新薬の方が優れているという結果を導くわけです
09:26
And so it's no surprise驚き that overall全体,
238
551000
3000
ですから 業界が資金を提供した治験は
09:29
industry-funded産業基金 trials試行
239
554000
2000
独立な資金による治験と比べて
09:31
are four4つの times more likelyおそらく to give a positiveポジティブ result結果
240
556000
2000
4倍も肯定的な結果が出るというのも
09:33
than independently独立して sponsoredスポンサー trials試行.
241
558000
3000
驚くことではありません
09:36
But -- and it's a big大きい but --
242
561000
3000
しかし —大きなポイントです— しかし
09:39
(Laughter笑い)
243
564000
2000
(笑)
09:41
it turnsターン out,
244
566000
2000
実際のところ
09:43
when you look at the methodsメソッド used by industry-funded産業基金 trials試行,
245
568000
3000
業界資金の治験で用いられている方法は
09:46
that they're actually実際に better
246
571000
2000
独立資金の治験よりもより
09:48
than independently独立して sponsoredスポンサー trials試行.
247
573000
2000
優れていることが明らかなのです
09:50
And yetまだ, they always manage管理する to to get the result結果 that they want.
248
575000
3000
それにも関わらず 望む結果が得られている
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
どういうことでしょうか
09:55
How can we explain説明する this strange奇妙な phenomenon現象?
250
580000
3000
この奇妙な現象をどうやって説明したら良いのでしょうか
09:58
Well it turnsターン out that what happens起こる
251
583000
2000
実は否定的なデータが治験の途中で
10:00
is the negative dataデータ goes行く missing行方不明 in actionアクション;
252
585000
2000
消えてしまうことが明らかになりました
10:02
it's withheld保留 from doctors医師 and patients患者.
253
587000
2000
医師や患者が伏せるのです
10:04
And this is the most最も important重要 aspectアスペクト of the whole全体 storyストーリー.
254
589000
2000
ここが最も重要な箇所で
10:06
It's at the top of the pyramidピラミッド of evidence証拠.
255
591000
2000
積み上げた論証全てに関わります
10:08
We need to have all of the dataデータ on a particular特に treatment処理
256
593000
3000
ある治療が本当に効果があるかどうかを知るためには
10:11
to know whetherかどうか or not it really is effective効果的な.
257
596000
2000
すべての関連データが必要です
10:13
And there are two different異なる ways方法 that you can spotスポット
258
598000
2000
二つの異なった方法で 治験中に—
10:15
whetherかどうか some dataデータ has gone行った missing行方不明 in actionアクション.
259
600000
2000
データが消えていることを指摘できます
10:17
You can use statistics統計, or you can use stories物語.
260
602000
3000
統計によるものとストーリーによるものです
10:20
I personally個人的に prefer好む statistics統計, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
私は統計が好きなので まずそちらから
10:22
This is something calledと呼ばれる funnel漏斗 plotプロット.
262
607000
2000
このグラフをファネル・プロットと呼びます
10:24
And a funnel漏斗 plotプロット is a very clever賢い way of spottingスポッティング
263
609000
2000
このプロットは小規模の否定的な結果が
10:26
if small小さい negative trials試行 have disappeared消えた, have gone行った missing行方不明 in actionアクション.
264
611000
3000
治験の途中で消滅してしまったことをとても巧みに示します
10:29
So this is a graphグラフ of all of the trials試行
265
614000
2000
このグラフはある処置について行われた
10:31
that have been done完了 on a particular特に treatment処理.
266
616000
2000
全ての治験を描いたものです
10:33
And as you go up towards方向 the top of the graphグラフ,
267
618000
2000
グラフの上の方に向かって
10:35
what you see is each dotドット is a trial試行.
268
620000
2000
全ての点がひとつずつの治験です
10:37
And as you go up, those are the biggerより大きい trials試行, so they've彼らは got lessもっと少なく errorエラー in them.
269
622000
3000
上のものほど大規模治験で誤差が小さいものです
10:40
So they're lessもっと少なく likelyおそらく to be randomly無作為に false positivesポジティブ, randomly無作為に false negativesネガ.
270
625000
3000
つまりランダムな擬陽性や擬陰性が生じることは考えにくく
10:43
So they all clusterクラスタ together一緒に.
271
628000
2000
このように点が集まります
10:45
The big大きい trials試行 are closerクローザー to the true真実 answer回答.
272
630000
2000
大規模な治験は真の結果に近いのです
10:47
Then as you go furtherさらに down at the bottom,
273
632000
2000
下に降りるほど
10:49
what you can see is, over on this side, the spurious擬似 false negativesネガ,
274
634000
3000
こちら側にはばらつきによるマイナスの値が
10:52
and over on this side, the spurious擬似 false positivesポジティブ.
275
637000
2000
こちらにはばらつきによるプラスが表れます
10:54
If there is publication出版 biasバイアス,
276
639000
2000
ここに出版バイアスがある場合には
10:56
if small小さい negative trials試行 have gone行った missing行方不明 in actionアクション,
277
641000
3000
小規模治験のマイナスの結果が治験から消えて
10:59
you can see it on one of these graphsグラフ.
278
644000
2000
こんなグラフのようになります
11:01
So you can see here that the small小さい negative trials試行
279
646000
2000
こちらの左の下側にあるべき
11:03
that should be on the bottom left have disappeared消えた.
280
648000
2000
小規模な否定的治験がありません
11:05
This is a graphグラフ demonstratingデモ the presence存在 of publication出版 biasバイアス
281
650000
3000
この出版バイアスの研究におけるこのグラフには
11:08
in studies研究 of publication出版 biasバイアス.
282
653000
2000
出版バイアスが現れています
11:10
And I think that's the funniest面白い epidemiology疫学 joke冗談で
283
655000
2000
これが疫学業界で耳にした中で
11:12
that you will ever hear聞く.
284
657000
2000
最高のジョークだと思います
11:14
That's how you can prove証明する it statistically統計的に,
285
659000
2000
これが統計による証明でした
11:16
but what about stories物語?
286
661000
2000
ストーリーはどうでしょう
11:18
Well they're heinous凶悪な, they really are.
287
663000
2000
実に悪質なストーリーです
11:20
This is a drugドラッグ calledと呼ばれる reboxetineレボキセチン.
288
665000
2000
レボゼチンという薬があります
11:22
This is a drugドラッグ that I myself私自身 have prescribed所定 to patients患者.
289
667000
2000
わたし自身 患者さんにこの薬を処方しました
11:24
And I'm a very nerdyナーディー doctor医師.
290
669000
2000
わたしはとてもマニアックな医者なので
11:26
I hope希望 I try to go out of my way to try and read読む and understandわかる all the literature文献.
291
671000
3000
関係する文献を全部読みたいと考えました
11:29
I read読む the trials試行 on this. They were all positiveポジティブ. They were all well-conductedよく行われた.
292
674000
3000
治験報告を読むと全てが肯定的で 適切に行われていました
11:32
I found見つけた no flaw欠陥.
293
677000
2000
欠点は何もみつかりません
11:34
Unfortunately残念ながら, it turned回した out,
294
679000
2000
残念なことに 多くの治験の結果が
11:36
that manyたくさんの of these trials試行 were withheld保留.
295
681000
2000
伏せられていたことがわかりました
11:38
In fact事実, 76 percentパーセント
296
683000
2000
実際 この薬に関しては
11:40
of all of the trials試行 that were done完了 on this drugドラッグ
297
685000
2000
全体のうち 76% の治験が
11:42
were withheld保留 from doctors医師 and patients患者.
298
687000
2000
医師と患者によって伏せられておりました
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
こんなことを考えてみてください
11:46
if I tossed投げた a coinコイン a hundred times,
300
691000
2000
コインを百回投げるとして
11:48
and I'm allowed許可された to withhold差し控える from you
301
693000
2000
半分の結果を隠すことが
11:50
the answers答え halfハーフ the times,
302
695000
2000
許されるのなら 持っているコインは—
11:52
then I can convince説得する you
303
697000
2000
両側が表でできていると
11:54
that I have a coinコイン with two heads.
304
699000
2000
信じさせることができます
11:56
If we remove除去する halfハーフ of the dataデータ,
305
701000
2000
結果の半分を隠してしまったら
11:58
we can never know what the true真実 effect効果 sizeサイズ of these medicines is.
306
703000
3000
ある薬の真の効果はまったくわかりません
12:01
And this is not an isolated分離された storyストーリー.
307
706000
2000
この手の話はこの一件だけではなく
12:03
Around halfハーフ of all of the trial試行 dataデータ on antidepressants抗うつ薬 has been withheld保留,
308
708000
4000
抗うつ剤の治験データの半分は隠されています
12:07
but it goes行く way beyond超えて that.
309
712000
2000
それに留まりません
12:09
The Nordicノルディック Cochraneコクラン Groupグループ were trying試す to get a holdホールド of the dataデータ on that
310
714000
2000
北欧コクラングループは隠されたデータを—
12:11
to bring持参する it all together一緒に.
311
716000
2000
探し 全てをまとめようとしました
12:13
The Cochraneコクラン Groupsグループ are an international国際 nonprofit非営利団体 collaborationコラボレーション
312
718000
3000
コクラングループというのは国際的な非利益の共同研究で
12:16
that produce作物 systematic系統的 reviewsレビュー of all of the dataデータ that has ever been shown示された.
313
721000
3000
公開された全てのデータの体系的なレビューを作成しています
12:19
And they need to have accessアクセス to all of the trial試行 dataデータ.
314
724000
3000
そして全ての治験データを入手できる必要があります
12:22
But the companies企業 withheld保留 that dataデータ from them,
315
727000
3000
でも製薬会社はデータを公表しません
12:25
and so did the Europeanヨーロッパ人 Medicines Agency代理店
316
730000
2000
欧州医薬品庁も
12:27
for three years.
317
732000
2000
3年に渡り公表しませんでした
12:29
This is a problem問題 that is currently現在 lacking欠けている a solution溶液.
318
734000
3000
この問題に関して今は解決策がありません
12:32
And to showショー how big大きい it goes行く, this is a drugドラッグ calledと呼ばれる Tamifluタミフル,
319
737000
3000
これがどれほど重大かというと これはタミフルです
12:35
whichどの governments政府 around the world世界
320
740000
2000
世界中の政府がこの薬に
12:37
have spent過ごした billions何十億 and billions何十億 of dollarsドル on.
321
742000
2000
何十億ドルも費やしています
12:39
And they spend費やす that moneyお金 on the promise約束する
322
744000
2000
この薬がインフルエンザの
12:41
that this is a drugドラッグ whichどの will reduce減らす the rateレート
323
746000
2000
重症化を防ぐと期待して
12:43
of complications合併症 with fluインフルエンザ.
324
748000
2000
出費しているのです
12:45
We already既に have the dataデータ
325
750000
2000
これまでのデータによればこの薬は
12:47
showing表示 that it reduces減少する the duration期間 of your fluインフルエンザ by a few少数 hours時間.
326
752000
2000
インフルエンザの期間を数時間短縮します
12:49
But I don't really careお手入れ about that. Governments政府 don't careお手入れ about that.
327
754000
2000
でも私も政府もそんなことは問題にしません
12:51
I'm very sorry if you have the fluインフルエンザ, I know it's horrible恐ろしい,
328
756000
3000
インフルエンザにかかってつらいのは可哀想ですが
12:54
but we're not going to spend費やす billions何十億 of dollarsドル
329
759000
2000
インフルエンザの発症期間を
12:56
trying試す to reduce減らす the duration期間 of your fluインフルエンザ symptoms症状
330
761000
2000
たかだか半日短縮するために
12:58
by halfハーフ a day.
331
763000
2000
何十億ドルも使うことはないでしょう
13:00
We prescribe処方する these drugs薬物, we stockpile備蓄 them for emergencies緊急事態
332
765000
2000
この薬を処方し 緊急事態に備えて
13:02
on the understanding理解 that they will reduce減らす the number of complications合併症,
333
767000
2000
大量に貯蔵して 合併症すなわち肺炎や死者を
13:04
whichどの means手段 pneumonia肺炎 and whichどの means手段 death.
334
769000
3000
減らせるという理解に基づいてのことです
13:07
The infectious感染性の diseases病気 Cochraneコクラン Groupグループ, whichどの are basedベース in Italyイタリア,
335
772000
3000
イタリアを拠点とするコクラン感染症グループは
13:10
has been trying試す to get
336
775000
2000
利用可能な形式で全てのデータを
13:12
the full満員 dataデータ in a usable使用可能な form out of the drugドラッグ companies企業
337
777000
3000
製薬会社から得て この薬が有効かどうかを
13:15
so that they can make a full満員 decision決定
338
780000
3000
判断できるようにしようと
13:18
about whetherかどうか this drugドラッグ is effective効果的な or not,
339
783000
2000
試みてきましたが
13:20
and they've彼らは not been ableできる to get that information情報.
340
785000
3000
その情報は未だに得られていません
13:23
This is undoubtedly間違いなく
341
788000
2000
疑うことなく
13:25
the singleシングル biggest最大 ethical倫理的な problem問題
342
790000
3000
今日の医学における
13:28
facing直面する medicine医学 today今日.
343
793000
2000
最大の倫理問題です
13:30
We cannotできない make decisions決定
344
795000
3000
情報が全てなければ
13:33
in the absence不在 of all of the information情報.
345
798000
4000
判断することはできません
13:37
So it's a little bitビット difficult難しい from there
346
802000
3000
そこから何か肯定的な結論を
13:40
to spinスピン in some kind種類 of positiveポジティブ conclusion結論.
347
805000
4000
導きだすのは大変に困難です
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
でもこういうことは言えます
13:48
I think that sunlight太陽光
349
813000
3000
陽の光ほど
13:51
is the bestベスト disinfectant消毒剤.
350
816000
2000
効果的な殺菌剤はない
13:53
All of these things are happeningハプニング in plainプレーン sight視力,
351
818000
3000
全てのことはこうして丸見えになってきて
13:56
and they're all protected保護された
352
821000
2000
ただ単調な作業という力の
13:58
by a force fieldフィールド of tediousness退屈.
353
823000
3000
場のようなもので守られています
14:01
And I think, with all of the problems問題 in science科学,
354
826000
2000
科学の全ての問題に対して
14:03
one of the bestベスト things that we can do
355
828000
2000
我々のできる最良のことは
14:05
is to liftリフト up the lid,
356
830000
2000
蓋を開けてあちこちを触れてみたり
14:07
finger around in the mechanics力学 and peerピア in.
357
832000
2000
覗き込むことだと思います
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
ありがとうございます
14:11
(Applause拍手)
359
836000
3000
(拍手)
Translated by Natsuhiko Mizutani
Reviewed by Tatsuaki Iriya

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ben Goldacre - Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks.

Why you should listen

"It was the MMR story that finally made me crack," begins the Bad Science manifesto, referring to the sensationalized -- and now-refuted -- link between vaccines and autism. With that sentence Ben Goldacre fired the starting shot of a crusade waged from the pages of The Guardian from 2003 to 2011, on an addicitve Twitter feed, and in bestselling books, including Bad Science and his latest, Bad Pharma, which puts the $600 billion global pharmaceutical industry under the microscope. What he reveals is a fascinating, terrifying mess.

Goldacre was trained in medicine at Oxford and London, and works as an academic in epidemiology. Helped along by this inexhaustible supply of material, he also travels the speaking circuit, promoting skepticism and nerdish curiosity with fire, wit, fast delivery and a lovable kind of exasperation. (He might even convince you that real science, sober reporting and reason are going to win in the end.)

As he writes, "If you're a journalist who misrepresents science for the sake of a headline, a politician more interested in spin than evidence, or an advertiser who loves pictures of molecules in little white coats, then beware: your days are numbered."

Read an excerpt of Bad Pharma >>

More profile about the speaker
Ben Goldacre | Speaker | TED.com