Confoundle · a reasoning trap

反安慰剂效应

你开始吃一种新药片，一周后腿开始酸痛。显然是这药片干的。只是酸痛本来就常见，而预期它会来，本身就帮你把它找出来。在一项试验里，人们有些月份服他汀，有些月份服外观相同、里面什么都没有的药片，自己并不知道哪个是哪个。他们在服药的月份里62.5%报告了肌肉疼痛，在服安慰剂的月份里是61.6%。疼痛是真实的。造成它的不是这种药。一个没有对照可比的副作用发生率，告诉你的是这种症状有多常见，而不是这种药做了什么。

The rule

开始服药之后出现的症状，并不能证明是这种药造成的，除非你知道同样的症状在什么都没吃的人当中出现得有多频繁。

What it looks like

对照组的用处正在于此，这也是单独一个发生率永远无法回答问题的原因。肌肉疼痛本来就常见。在那些以前有过、正在留意它、又拿到了列有这一条的说明书的人身上，就更常见。要弄清这种药本身增加了多少，唯一的办法是让同样的月份在没有它的情况下再走一遍，这项试验做的正是这件事。

Why it works

预期会有某种副作用，本身就有助于让它出现；被叮嘱要留意某种感觉，你就会注意到那些原本会被放过去的感觉。这就是反安慰剂效应，安慰剂效应不讨喜的孪生兄弟，它既不是撒谎也不是软弱：注意力确实会改变身体所报告的内容，而酸痛又足够平常，人人身上都能找出一些。围绕它的推理陷阱比其中的心理机制简单。有人开始服药，一个症状出现了，两者就被连到了一起，因为一个带原因的故事比一次巧合更容易被记住。缺的那个数字永远是同一个：这种症状在没有服药的人当中出现得有多频繁？没有它，副作用发生率根本不是对这种药的测量，而是对这种症状在被开这类药的人群里有多常见的测量。这就是为什么对任何由患者自己报告的内容，盲法都如此重要。一旦有人知道自己在服药，他的症状报告就一部分来自药，一部分来自知道，事后再也分不开。这种影响大到足以颠倒结论：在同一种药的试验里，无人知晓谁服了什么时测得的副作用发生率，通常远低于所有人都知道之后测得的发生率。这一切都不意味着患者报告的副作用可以被随手打发掉。它的意思是，要回答这到底是不是药的问题，靠的是把药停掉再加回来，而不是数一数服药的人里有多少人有这个症状。

来源

Herrett E, Williamson E, Brack K, et al. Statin treatment and muscle symptoms: series of randomised, placebo controlled n-of-1 trials (StatinWISE). BMJ. 2021;372:n135, Table 2, p. 5. Open access under CC BY. Muscle symptoms were reported in 248 of 397 atorvastatin periods and 239 of 388 placebo periods.

See if it fools you

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