迷思：喝咖啡到底健不健康？ | 咖啡不健康
健康新聞的編輯們似乎特別喜愛做咖啡的相關報導。
「每天喝1.5杯咖啡可以降低糖尿病發生率」、「一天喝超過4杯咖啡增加癌症風險！」一篇又一篇的報導讓人看得眼花撩亂， ...首頁 / 飲食飲食迷思：喝咖啡到底健不健康？【史考特醫師的一分鐘健身教室】 史考特醫師 2015-07-22分享傳送A+健康新聞的編輯們似乎特別喜愛做咖啡的相關報導。
「每天喝1.5杯咖啡可以降低糖尿病發生率」、「一天喝超過4杯咖啡增加癌症風險！」一篇又一篇的報導讓人看得眼花撩亂，無所適從。
隨手Google一下，會發現：蘋果日報：喝咖啡糖尿病風險降11%康健雜誌：喝咖啡可以降低肝癌發生率喝咖啡與膀胱癌有關？快樂小藥師：常喝咖啡罹大腸癌風險增這麼多互相矛盾的報導，注重健康的讀者們是否感到無所適從？喝咖啡對健康到底是有幫助，還是有傷害？讓史考特醫師來為您分析吧！飲食相關科學大多來自觀察性研究首先我們先來認識一下這些英國研究是怎麼做出來的吧！以最近這篇咖啡與糖尿病的研究來講，研究者首先大量招募實驗對象，在此研究中共有4萬8464名護理人員與2萬7759名男性醫療專業人士被納入。
接著所有的受試者被要求填一些問卷，來記錄基本健康狀況、疾病史、飲食習慣、運動習慣、工作、經濟情形等等。
研究者沒有對受試對象做任何的醫療建議、更沒有開立飲食、藥物處方。
做完問卷後，這些男男女女就回家繼續過著他們原本的生活。
4年後，實驗者召回這些實驗對象，再做一次問卷調查他們的健康情形、飲食狀況等等。
資料蒐集完成後，首先研究者會抓出那些人在這4年的時間裡生病，哪些人又維持健康。
再與他們的飲食、運動、健康習慣進行交叉比對、統計分析後，研究者就可以知道那些生活習慣與疾病有「正向關聯」，又有那些行為與疾病的發生有「負向關聯」。
這正是觀察性研究的基本做法。
觀察性研究無法證明因果關係但是請注意這邊史考特醫師措辭非常小心，避免使用暗示因果關係的「導致」、「引起」等詞彙。
A飲食習慣與B疾病有「正向關聯」，與A飲食習慣會「造成」B疾病，是完全不同的兩件事情！兩件事情同時發生，並不代表他們互為因果。
舉例來說：• 自1900年至今，加勒比海的海盜數量穩定下降。
同一時期，該海域的平均氣溫也穩定成長。
如果我們拿這些數據來分析，可以得知加勒比海海盜數量與該區域氣溫有一個「負向關聯」，但我們是否可以說海盜變少導致氣溫上升？當然不行！• 觀察性研究發現，有雄性禿的男性罹患心血管疾病的風險也比較高。
但我們是否可以歸納出「掉頭髮會導致心臟病」的結論？也許吧...史考特醫師並不能排除這樣的可能性。
但在更縝密設計的研究出爐前，告訴大眾掉頭髮會得心臟病是過於草率的。
再次強調，觀察到兩件事情同時發生，只能說明兩者之間有關連性，不能證明兩者間有因果關係。
不幸的是，媒體報導的健康新聞有90%以上，都是觀察性研究。
從觀察性研究中，我們只能得到「喝咖啡與xx疾病有關連」的假設。
但國內外媒體為了搶版面、製造話題，常常把標題改下為「喝咖啡會導致xx疾病」，這就犯了過度解讀研究結論的毛病了！混擾因子(Confoundingfactors)混擾因子是觀察性研究的最大殺手。
什麼是混擾因子？舉例來說：有研究觀察指出，紅色汽車的肇事率特別高，但我們是否能將交通事故歸咎於汽車的紅色烤漆？難道是因為紅色的外型激起了周遭駕駛朋友鬥牛般的潛在性格，使他們拼命想開車往紅色的物體撞去？如果我們深入探討，可能會發現購買紅色汽車的車主都有些特徵：比較愛耍帥、比較喜歡飆車、比較喜歡追求刺激。
這些特徵（混擾因子），或許才是導致肇事率高的主因，而非紅色烤漆本身有問題。
（誤將關聯性當成因果）這就是忽略混擾因子的後果，而現實世界中的混擾因子可不少。
回頭看看我們的咖啡研究，有哪些潛在的混擾因子？喝咖啡的可能是壓力比較大的族群、可能有某個特定工作性質。
咖啡也許會搭配著糖與奶精一起喝、甚至配著貝果一起吃。
咖啡的製造過程是不是有些人工添加物？喝咖啡的人可能工作時間比較長、比較疲累、比較沒有時間運動，等等...這些因子通通都有可能是元兇，而咖啡或許只是代罪羔羊而已。
而再好的問卷，再厲害的統計專家，也無法排除掉真實世界中成千上萬的混擾因子。
這也是為什麼從觀察性研究要得出因果關係，往往錯誤百出！飲食問卷的可靠性最後史考特醫師要來挑剔討論一下飲食
「每天喝1.5杯咖啡可以降低糖尿病發生率」、「一天喝超過4杯咖啡增加癌症風險！」一篇又一篇的報導讓人看得眼花撩亂， ...首頁 / 飲食飲食迷思：喝咖啡到底健不健康？【史考特醫師的一分鐘健身教室】 史考特醫師 2015-07-22分享傳送A+健康新聞的編輯們似乎特別喜愛做咖啡的相關報導。
「每天喝1.5杯咖啡可以降低糖尿病發生率」、「一天喝超過4杯咖啡增加癌症風險！」一篇又一篇的報導讓人看得眼花撩亂，無所適從。
隨手Google一下，會發現：蘋果日報：喝咖啡糖尿病風險降11%康健雜誌：喝咖啡可以降低肝癌發生率喝咖啡與膀胱癌有關？快樂小藥師：常喝咖啡罹大腸癌風險增這麼多互相矛盾的報導，注重健康的讀者們是否感到無所適從？喝咖啡對健康到底是有幫助，還是有傷害？讓史考特醫師來為您分析吧！飲食相關科學大多來自觀察性研究首先我們先來認識一下這些英國研究是怎麼做出來的吧！以最近這篇咖啡與糖尿病的研究來講，研究者首先大量招募實驗對象，在此研究中共有4萬8464名護理人員與2萬7759名男性醫療專業人士被納入。
接著所有的受試者被要求填一些問卷，來記錄基本健康狀況、疾病史、飲食習慣、運動習慣、工作、經濟情形等等。
研究者沒有對受試對象做任何的醫療建議、更沒有開立飲食、藥物處方。
做完問卷後，這些男男女女就回家繼續過著他們原本的生活。
4年後，實驗者召回這些實驗對象，再做一次問卷調查他們的健康情形、飲食狀況等等。
資料蒐集完成後，首先研究者會抓出那些人在這4年的時間裡生病，哪些人又維持健康。
再與他們的飲食、運動、健康習慣進行交叉比對、統計分析後，研究者就可以知道那些生活習慣與疾病有「正向關聯」，又有那些行為與疾病的發生有「負向關聯」。
這正是觀察性研究的基本做法。
觀察性研究無法證明因果關係但是請注意這邊史考特醫師措辭非常小心，避免使用暗示因果關係的「導致」、「引起」等詞彙。
A飲食習慣與B疾病有「正向關聯」，與A飲食習慣會「造成」B疾病，是完全不同的兩件事情！兩件事情同時發生，並不代表他們互為因果。
舉例來說：• 自1900年至今，加勒比海的海盜數量穩定下降。
同一時期，該海域的平均氣溫也穩定成長。
如果我們拿這些數據來分析，可以得知加勒比海海盜數量與該區域氣溫有一個「負向關聯」，但我們是否可以說海盜變少導致氣溫上升？當然不行！• 觀察性研究發現，有雄性禿的男性罹患心血管疾病的風險也比較高。
但我們是否可以歸納出「掉頭髮會導致心臟病」的結論？也許吧...史考特醫師並不能排除這樣的可能性。
但在更縝密設計的研究出爐前，告訴大眾掉頭髮會得心臟病是過於草率的。
再次強調，觀察到兩件事情同時發生，只能說明兩者之間有關連性，不能證明兩者間有因果關係。
不幸的是，媒體報導的健康新聞有90%以上，都是觀察性研究。
從觀察性研究中，我們只能得到「喝咖啡與xx疾病有關連」的假設。
但國內外媒體為了搶版面、製造話題，常常把標題改下為「喝咖啡會導致xx疾病」，這就犯了過度解讀研究結論的毛病了！混擾因子(Confoundingfactors)混擾因子是觀察性研究的最大殺手。
什麼是混擾因子？舉例來說：有研究觀察指出，紅色汽車的肇事率特別高，但我們是否能將交通事故歸咎於汽車的紅色烤漆？難道是因為紅色的外型激起了周遭駕駛朋友鬥牛般的潛在性格，使他們拼命想開車往紅色的物體撞去？如果我們深入探討，可能會發現購買紅色汽車的車主都有些特徵：比較愛耍帥、比較喜歡飆車、比較喜歡追求刺激。
這些特徵（混擾因子），或許才是導致肇事率高的主因，而非紅色烤漆本身有問題。
（誤將關聯性當成因果）這就是忽略混擾因子的後果，而現實世界中的混擾因子可不少。
回頭看看我們的咖啡研究，有哪些潛在的混擾因子？喝咖啡的可能是壓力比較大的族群、可能有某個特定工作性質。
咖啡也許會搭配著糖與奶精一起喝、甚至配著貝果一起吃。
咖啡的製造過程是不是有些人工添加物？喝咖啡的人可能工作時間比較長、比較疲累、比較沒有時間運動，等等...這些因子通通都有可能是元兇，而咖啡或許只是代罪羔羊而已。
而再好的問卷，再厲害的統計專家，也無法排除掉真實世界中成千上萬的混擾因子。
這也是為什麼從觀察性研究要得出因果關係，往往錯誤百出！飲食問卷的可靠性最後史考特醫師要來挑剔討論一下飲食