processedmeat History is fraught with this type of broad sweeping verdict

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processedmeat History is fraught with this type of broad sweeping verdict

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Full Article

Cancer and processed meat-a spurious relationship?

El cáncer y la carne procesada- ¿una relación espuria?
Even if you live in a cave, you will probably have heard about the latest meat scandal. The World Health Organization (WHO) has published a report claiming that the consumption of processed meats causes cancer. More specifically, a 50 gram daily intake is associated with an 18% increase is colon cancer. If truth be told, none of us are too surprised by the news. Aunque vivas en una cueva, probablemente te habrás enterado del último escándalo cárnico. La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha publicado un informe afirmando que el consumo de la carne procesada causa cáncer. Más concretamente, el consumo de 50 gramos diarios se asocia con un aumento de un 18% de cáncer de colon. A decir verdad, a nadie le ha sorprendido la noticia.
A greasy hodgepodge of meat scrapings and preservatives, in the form of a hot dog, has never been viewed as a healthy option. But it took the WHO to confirm it for us to take notice and to cause an uproar among livestock farmers. Una mezcolanza de raspaduras de carne y conservantes, en forma de un perrito caliente, nunca se ha considerado como una opción saludable. Pero hizo falta que la OMS lo confirmara para que le hiciéramos caso y para provocar un revuelo entre los ganaderos.
While some will say that they knew it all along, others are skeptical about the claim; myself included. Mientras algunos dirán que lo sabían todo el tiempo, otros son más escépticos acerca de la afirmación; yo incluido.
As consumers, we must question the results of these epidemiological studies. The layman shouldn’t take their word for it just like that. Too often they are mistaken, if not intentionally skewed. Como consumidores, debemos cuestionar los resultados de estas investigaciones epidemiológicas. El profano no debería aceptarlos así como así. Con demasiada frecuencia son incorrectos, cuando no intencionadamente sesgados.
The thing is, we don’t live in a test tube with two slices of bacon. We coexist in a world with millions of elements and factors, and at any one time there are an almost incalculable number of interactions. Proving a causal effect between processed meat and cancer is exceedingly difficult Lo que pasa es que no vivimos en una probeta con dos lonchas de beicon. Convivimos en un mundo con millones de elementos y factores, y en cualquier momento dado hay una cantidad casi incalculable de interacciones. Demostrar un efecto causal entre la carne procesada y el cáncer es sumamente difícil.
Let’s take a closer look at this by using a more straightforward example and some statistical lingo. Miremos esto utilizando un ejemplo más sencillo y con algo de jerga estadística.
A spurious relationship Una relación espuria.
There is a correlation between an increase in sales of ice cream and the number of drownings in swimming pools. Hay una correlación entre un aumento en las ventas de helados y la cantidad de ahogos en piscinas.
What can we conclude from this? ¿Qué se puede concluir de esto?
1. One could infer that eating ice cream increases your risk of drowning-a reasonable assumption. 1. Uno podría inferir que el comer helados aumenta el riesgo de ahogarse -una suposición razonable.
2. You would be hard pushed to argue that drownings increase ice cream sales, but it can’t be totally discounted- the drowning of a family member could lead to an ice cream eating binge by the rest of the family. 2. Te costaría sostener que los ahogos aumentan las ventas de helados, pero no puede quedar descartado totalmente -el ahogamiento de un miembro de la familia podría llevar a un atracón de helados por parte del resto de la familia.
3. The third option, and the demonstrably correct, is that there is no causal link. There is an unseen confounding variable which we haven’t taken into account: the heat. The hotter it gets, the more ice cream we eat, and likewise the more we tend to use our swimming pools. 3. La tercera opción, y la correcta de forma demostrable, es que no hay ninguna relación. Hay una variable de confusión invisible que no hemos tenido en cuenta: el calor. Cuanto más calor hace, más helados comemos, y asimismo más tendemos a usar nuestras piscinas.
If you thought is was the first option, you have made a false inference. There was a correlation between the two factors, however, there was no association. The ice cream is known as an epiphenomena; reducing its intake won’t change your odds of drowning in the slightest. Moving to a colder climate, and subsequently eating less ice cream, might do the trick but in this case the change of location would be the confounding variable. Si creías que era la primer opción, has hecho una deducción errónea. Había una correlación entre los dos factores, sin embargo no había ninguna asociación. El helado se conoce como un epifenómeno; reducir su consumo no cambiará tus probabilidades de ahogarte en lo más mínimo. Mudarte a un país de clima más frío, y después comer menos helado, puede servir pero en este caso el cambio de lugar sería la variable de confusión.
The ice cream example is infinitely simpler than the case we are presented with here; it’s far trickier to separate these variables. For instance, people who eat less processed meat also tend to be more health conscious in all aspects of their lives; they do more exercise, eat more vegetables, etc. Plus, processed meats are often eaten with refined carbohydrate foods, which are also culprits for colon cancer. El ejemplo de los helados es infinitamente más sencillo que el caso que se nos presenta aquí; es mucho más complicado separar estas variables. Por ejemplo, la gente que come menos carne procesada también tiende a ser más consciente de su salud en todos los aspectos de su vida; hacen más ejercicio, comen más verdura, etc. Además, la carne procesada muchas veces se come con carbohidratos refinados, que también son culpables del cáncer de colon.
The list of possible confounding factors is endless. Obviously, a team of professional statisticians will have taken many of these things into consideration; however, history is fraught with this type of broad sweeping verdict that later proves to be wrong. La lista de factores de confusión es interminable. Evidentemente, un equipo de estadistas profesionales habrá tenido en cuenta muchas de estas cosas; sin embargo, la historia está plagada de este tipo de amplio veredicto generalizado que más tarde resulta ser erróneo.
World renowned stock-market investor and modern-day philosopher, Nassim Nicholas Taleb, (Fooled By Randomness 2001, The Black Swan 2007), writes extensively about these errors in reasoning in his highly entertaining and insightful books. He talks about the human tendency to create a “narrative fallacy”: when two or more events occur around the same time or sequentially, we can’t help but connect these events in the form of a story. We find it difficult to accept that there is not a relationship between them. El mundialmente reconocido inversor bursátil y filósofo contemporáneo, Nassim Nicholas Taleb ( Engañados Por El Azar 2001, El Cisne Negro 2007) escribe exhaustivamente sobre estos errores de razonamiento en sus sumamente entretenidos y reveladores libros. Habla de la tendencia humana a crear una “falacia narrativa”: cuando dos o más sucesos ocurren hacia el mismo tiempo o secuencialmente, no podemos sino conectar estos sucesos en forma de una historia. Nos resulta difícil aceptar que no exista una relación entre ellos.
By connecting the data we reduce the brainspace required to remember it. We are gluttons for a good story. As he quite rightly points out, “...nobody would pay one dollar to buy a series of abstract statistics reminiscent of a boring college lecture. We want to be told stories…” Al conectar los datos reducimos el espacio cerebral requerido para recordarlos. Somos insaciables cuando se trata de una buena historia. Como señala con razón, “...nadie pagaría un dólar para comprar una serie de estadísticas abstractas que recuerdan a una clase de la escuela. Queremos que nos cuenten historias…”
He also warns us of the dangers of “publication bias”, which could be playing a significant role in these recent WHO results. Simply put, scientists and journals prefer to publish experiments which show significant findings, and tend to avoid ones that have no evidence of adverse effects. También nos advierte de los peligros del “sesgo de publicación”, que puede estar jugando un papel importante en estos últimos resultados de la OMS. Dicho de manera sencilla, los científicos y revistas prefieren publicar experimentos que muestran hallazgos significativos, y tienden a evitar los que no tienen evidencias de efectos adversos.
It’s not really surprising; who wants to publish results that show... well, that nothing happened? So this skews the meta-analysis in favour of those papers where there is a significant association. No es de extrañar, particularmente; ¿quién quiere publicar resultados que demuestran… pues, que nada sucedió? De modo que esto sesga el análisis a favor de aquellos artículos donde existe una asociación significativa.
My gut feeling tells me we are splitting hairs here. Balance is a word mankind struggles to understand. While around 800 million people are suffering from malnutrition, the average American is eating around 160 grams of meat a day, when 70g is more that enough to meet the RDA. Mi instinto visceral aquí me dice que estamos rizando el rizo. El equilibrio es una palabra que nos cuesta entender. Mientras alrededor de 800 millones de personas sufren malnutrición, el americano medio come unos 160 gramos de carne al dia, cuando 70g es más que suficiente para satisfacer el CDR.
The middle ground might not make a good story, but it’s probably a safe place to live. El término medio quizá no haga una buena historia, pero probablemente sea un lugar seguro para vivir.

Test Vocabulary

Cancer and processed meat-a spurious relationship?

El cáncer y la carne procesada- ¿una relación espuria?
Even if you live in a cave, you will probably have heard about the latest meat scandal. The World Health Organization (WHO) has published a report claiming that the consumption of processed meats causes cancer. More specifically, a 50 gram daily intake is associated with an 18% increase is colon cancer. If truth be told, none of us are too surprised by the news. Aunque vivas en una cueva, probablemente te habrás enterado del último escándalo cárnico. La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha publicado un informe afirmando que el consumo de la carne procesada causa cáncer. Más concretamente, el consumo de 50 gramos diarios se asocia con un aumento de un 18% de cáncer de colon. A decir verdad, a nadie le ha sorprendido la noticia.
A greasy hodgepodge of meat scrapings and preservatives, in the form of a hot dog, has never been viewed as a healthy option. But it took the WHO to confirm it for us to take notice and to cause an uproar among livestock farmers. Una mezcolanza de raspaduras de carne y conservantes, en forma de un perrito caliente, nunca se ha considerado como una opción saludable. Pero hizo falta que la OMS lo confirmara para que le hiciéramos caso y para provocar un revuelo entre los ganaderos.
While some will say that they knew it all along, others are skeptical about the claim; myself included. Mientras algunos dirán que lo sabían todo el tiempo, otros son más escépticos acerca de la afirmación, yo incluido.
As consumers, we must question the results of these epidemiological studies. The layman shouldn’t take their word for it just like that. Too often they are mistaken, if not intentionally skewed. Como consumidores, debemos cuestionar los resultados de estas investigaciones epidemiológicas. El profano no debería aceptarlos así como así. Con demasiada frecuencia son incorrectos, cuando no intencionadamente sesgados.
The thing is, we don’t live in a test tube with two slices of bacon. We coexist in a world with millions of elements and factors, and at any one time there are an almost incalculable number of interactions. Proving a causal effect between processed meat and cancer is exceedingly difficult Lo que pasa es que no vivimos en una probeta con dos lonchas de beicon. Convivimos en un mundo con millones de elementos y factores, y en cualquier momento dado hay una cantidad casi incalculable de interacciones. Demostrar un efecto causal entre la carne procesada y el cáncer es sumamente difícil.
Let’s take a closer look at this by using a more straightforward example and some statistical lingo. Miremos esto utilizando un ejemplo más sencillo y con algo de jerga estadística.
A spurious relationship Una relación espuria.
There is a correlation between an increase in sales of ice cream and the number of drownings in swimming pools. Hay una correlación entre un aumento en las ventas de helados y la cantidad de ahogos en piscinas.
What can we conclude from this? ¿Qué se puede concluir de esto?
1.One could infer that eating ice cream increases your risk of drowning-a reasonable assumption. 1. Uno podría inferir que el comer helados aumenta el riesgo de ahogarse -una suposición razonable.
2.You would be hard pushed to argue that drownings increase ice cream sales, but it can’t be totally discounted- the drowning of a family member could lead to an ice cream eating binge by the rest of the family. 2. Te costaría sostener que los ahogos aumentan las ventas de helados, pero no puede quedar descartado totalmente -el ahogamiento de un miembro de la familia podría llevar a un atracón de helados por parte del resto de la familia.
3.The third option, and the demonstrably correct, is that there is no causal link. There is an unseen confounding variable which we haven’t taken into account: the heat. The hotter it gets, the more ice cream we eat, and likewise the more we tend to use our swimming pools. 3.La tercera opción, y la correcta de forma demostrable, es que no hay ninguna relación. Hay una variable de confusión invisible que no hemos tenido en cuenta: el calor. Cuanto más calor hace, más helados comemos, y asimismo más tendemos a usar nuestras piscinas.
If you thought is was the first option, you have made a false inference. There was a correlation between the two factors, however, there was no association. The ice cream is known as an epiphenomena; reducing its intake won’t change your odds of drowning in the slightest. Moving to a colder climate, and subsequently eating less ice cream, might do the trick but in this case the change of location would be the confounding variable. Si creías que era la primer opción, has hecho una deducción errónea. Había una correlación entre los dos factores, sin embargo no había ninguna asociación. El helado se conoce como un epifenómeno; reducir su consumo no cambiará tus probabilidades de ahogarte en lo más mínimo. Mudarte a un país de clima más frío, y después comer menos helado, puede servir pero en este caso el cambio de lugar sería la variable de confusión.
The ice cream example is infinitely simpler than the case we are presented with here; it’s far trickier to separate these variables. For instance, people who eat less processed meat also tend to be more health conscious in all aspects of their lives; they do more exercise, eat more vegetables, etc. Plus, processed meats are often eaten with refined carbohydrate foods, which are also culprits for colon cancer. El ejemplo de los helados es infinitamente más sencillo que el caso que se nos presenta aquí; es mucho más complicado separar estas variables. Por ejemplo, la gente que come menos carne procesada también tiende a ser más consciente de su salud en todos los aspectos de su vida; hacen más ejercicio, comen más verdura, etc. Además, la carne procesada muchas veces se come con carbohidratos refinados, que también son culpables del cáncer de colon.
The list of possible confounding factors is endless. Obviously, a team of professional statisticians will have taken many of these things into consideration; however, history is fraught with this type of broad sweeping verdict that later proves to be wrong. La lista de factores de confusión es interminable. Evidentemente, un equipo de estadistas profesionales habrá tenido en cuenta muchas de estas cosas; sin embargo, la historia está plagada de este tipo de amplio veredicto generalizado que más tarde resulta ser erróneo.
World renowned stock-market investor and modern-day philosopher, Nassim Nicholas Taleb, (Fooled By Randomness 2001, The Black Swan 2007), writes extensively about these errors in reasoning in his highly entertaining and insightful books. He talks about the human tendency to create a “narrative fallacy”: when two or more events occur around the same time or sequentially, we can’t help but connect these events in the form of a story. We find it difficult to accept that there is not a relationship between them. El mundialmente reconocido inversor bursátil y filósofo contemporáneo, Nassim Nicholas Taleb ( Engañados Por El Azar 2001, El Cisne Negro 2007) escribe exhaustivamente sobre estos errores de razonamiento en sus sumamente entretenidos y reveladores libros. Habla de la tendencia humana a crear una “falacia narrativa”: cuando dos o más sucesos ocurren hacia el mismo tiempo o secuencialmente, no podemos sino conectar estos sucesos en forma de una historia. Nos resulta difícil aceptar que no exista una relación entre ellos.
By connecting the data we reduce the brainspace required to remember it. We are gluttons for a good story. As he quite rightly points out, “...nobody would pay one dollar to buy a series of abstract statistics reminiscent of a boring college lecture. We want to be told stories…” Al conectar los datos reducimos el espacio cerebral requerido para recordarlos. Somos insaciables cuando se trata de una buena historia. Como señala con razón, “...nadie pagaría un dólar para comprar una serie de estadísticas abstractas que recuerdan a una clase de la escuela. Queremos que nos cuenten historias…”
He also warns us of the dangers of “publication bias”, which could be playing a significant role in these recent WHO results. Simply put, scientists and journals prefer to publish experiments which show significant findings, and tend to avoid ones that have no evidence of adverse effects. También nos advierte de los peligros del “sesgo de publicación”, que puede estar jugando un papel importante en estos últimos resultados de la OMS. Dicho de manera sencilla, los científicos y revistas prefieren publicar experimentos que muestran hallazgos significativos, y tienden a evitar los que no tienen evidencias de efectos adversos.
It’s not really surprising; who wants to publish results that show... well, that nothing happened? So this skews the meta-analysis in favour of those papers where there is a significant association. No es de extrañar, particularmente; ¿quién quiere publicar resultados que demuestran… pues, que nada sucedió? De modo que esto sesga el análisis a favor de aquellos artículos donde existe una asociación significativa.
My gut feeling tells me we are splitting hairs here. Balance is a word mankind struggles to understand. While around 800 million people are suffering from malnutrition, the average American is eating around 160 grams of meat a day, when 70g is more that enough to meet the RDA. Mi instinto visceral aquí me dice que estamos rizando el rizo. El equilibrio es una palabra que nos cuesta entender. Mientras alrededor de 800 millones de personas sufren malnutrición, el americano medio come unos 160 gramos de carne al dia, cuando 70g es más que suficiente para satisfacer el CDR.
The middle ground might not make a good story, but it’s probably a safe place to live. El término medio quizá no haga una buena historia, pero probablemente sea un lugar seguro para vivir.

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