Yeşil çay kalbe iyi gelir mi?

Bu yazının videosu: YouTube'da izleyin.

YouTube'da bir şey fark ettim. Sağlıkla ilgili bütün videoların yorumlarında yeşil çay var. Bypass üzerine bir video: yorumlarda yeşil çay. Ritim bozuklukları anlatılmış: gene yeşil çay. Anjiyo videosunun altında sorulan soru: "Hocam anjiyo oldum, yeşil çay içsem kalbime iyi gelir mi?"

Madem bu kadar soruluyor, ben de oturup bu konudaki çalışmaları okudum. Okuduğum ilk çalışmanın sonucu şuydu: en çok yeşil çay içenlerde kalp-damar nedenli ölümler %75 daha düşük.

Bilimsel bir çalışmanın sonucu. O zaman neden doktorlar "yeşil çay için" diye bas bas bağırmıyor? "Sigara içmeyin", "yemenize içmenize dikkat edin", "kilonuza dikkat edin", "yürüyün" dediklerini sıkça duyuyoruz da "yeşil çay için" dediklerini neden aynı sıklıkla duymuyoruz?

Ama şunu baştan söyleyeyim: bu bir yeşil çay yazısı değil. Sağlık tavsiyesi de değil. Bu, bir sağlık iddiasının arkasındaki bilimsel çalışmalara nasıl bakılır yazısı. Yeşil çay burada sadece bir örnek.

Yeşil çay içenlerde kalp-damar nedenli ölümlerde %75'lik azalma!

Konuşacağımız ilk çalışma, Suzuki ve arkadaşlarının 2009'da yayımladığı çalışma. Japonya'nın en çok yeşil çay üretilen bölgesinde yapılmış. Araştırmacılar 12 bin yaşlı insana günde ne kadar yeşil çay içtiklerini sormuş, sonra bu insanları ortalama beş yıl izlemişler.

Sonuç şu: en çok yeşil çay içenlerde kalp-damar nedenli ölümler %75 daha düşük.

Yani aynı sayıda insan arasında, az yeşil çay içenlerde dört kişi ölüyorsa, çok yeşil çay içenlerde sadece bir kişi ölüyor. Bu gerçekten büyük bir fark. Elimizdeki en güçlü kalp ilaçları bile bunu yapamıyor.

O zaman insanın aklına şu soru geliyor: sadece yeşil çay, ölümleri nasıl %75 azaltabilir? Bunun için önce şuna bakmak lazım: bu %75'in payında ve paydasında kimler var, kim kimle karşılaştırılarak bulunmuş?

Yüzde 75'in payı ve paydasında kimler var?

İşin ilginç yeri burada başlıyor.

Çalışmanın yapıldığı bölgede yeşil çay gündelik hayatın bir parçası. Katılanların neredeyse hepsi her gün en az bir fincan içiyor: sabah kahvaltıda içiliyor, öğle yemeğinden sonra içiliyor, akşam misafir gelince gene demleniyor. Bizdeki siyah çay gibi.

Şöyle düşünün: Rize'de bir köyde hiç çay içmeyenleri arıyorsunuz. Kaç kişi bulurdunuz? Ve bulduğunuz o insanlar köyün normali olur muydu?

Herkesin çay içtiği bir yerde normal olmayan, hiç çay içmeyen kişidir. Çay içme alışkanlığı nasıl farklıysa, başka farklı alışkanlıklar da onda kümelenmiş olabilir. Onları köyde çok çay içenlerle karşılaştırdığınızda aradaki tek fark çay olmayabilir; farkın çaydan mı, öbür farklılıklardan mı geldiğini bilemezsiniz.

Kısa bir parantez. Siyah çay da yeşil çay da aynı bitkinin yapraklarından yapılıyor; fark, yaprağın nasıl işlendiğinde. Yeşil çayda katekin denen maddeler büyük ölçüde korunuyor; siyah çayda da işlenirken oluşan kendine özgü başka maddeler var. Türkiye kişi başına çay tüketiminde dünya birincisi; yine de sorulan hep yeşil çay. Yeşil çayı şifa, siyah çayı sıradan yapan şey bu fark değil; nasıl pazarlandıkları. Buna yazının sonunda döneceğim.

Japonya'daki çalışmaya dönelim. 12 bin kişiden günde bir fincan bile yeşil çay içmeyen sadece 321 kişi. %75, işte bu 321 kişiyle yapılan karşılaştırmalardan çıkıyor.

Peki kim bu 321 kişi? Tek ortak noktaları az yeşil çay içmeleri değil. Makaledeki tabloya göre çoğu hiç egzersiz yapmıyor. En çok sigara içenler de gene bu grup. Peki kimlerle karşılaştırılıyorlar? En çok yeşil çay içenlerle — yani daha çok hareket eden, daha az sigara içenlerle.

Bu grup daha fazla ölüyor. Ama ölmelerinin sebebi yeşil çay içmemeleri mi, yoksa sigara içip hareket etmemeleri mi?

Araştırmacılar bunu görmüyor mu?

Görüyorlar. Sigaranın, alkolün, kilonun ve egzersizin ölümleri ne kadar artırdığını hesaplayıp hesaptan düşmüşler; %75, bunlar düşüldükten sonra kalan oran. Hatta yeşil çayı az içenlerin hasta oldukları için içmiyor olabileceklerini de düşünmüşler: ilk iki yılda ölenleri çıkarıp hesabı tekrarlamışlar, sonuç belirgin değişmemiş. Yani karşımızda dikkatle yapılmış bir çalışma var.

Ama bir şeyi hesaptan düşmek ancak ölçülmüşse mümkündür ve ölçüm ne kadar iyiyse düzeltme de o kadar iyi olur. Bazı farklılıklar hiç sorulmamış: beslenme, gelir düzeyi, eğitim durumu. Egzersiz de sadece ne sıklıkla yapıldığı sorularak yüzeysel ölçülmüş. Yazarlar bunu kendi makalelerinde kısıtlılık olarak yazıyor.

Bu yüzden bu çalışma için "yeşil çay içenlerle içmeyenleri karşılaştırmış" demek zor.

Bir şey daha var. Araştırmacılar insanları günde kaç fincan içtiklerine göre gruplara ayırmış. %75'lik azalma, en uçtaki iki grup karşılaştırılınca çıkıyor: bir yanda günde yedi fincan ve üzeri içenler, öbür yanda günde bir fincandan az içenler. Arada kalan, günde bir ile yedi fincan arasında içen binlerce kişi — yani çalışmanın büyük çoğunluğu — bu hesapta yok. Araştırmacılar onların sonuçlarını da vermiş: çay arttıkça risk kademe kademe azalıyor. Ama %75'te yoklar.

Bu fark tesadüf olabilir mi?

Karşılaştırmanın bir tarafında sadece 25 ölüm var. Sayı bu kadar azken birkaç ölüm oranı epey oynatabilir.

İstatistikçiler bu oynamayı hesaba katıp oranın yanında bir aralık verir. Buna güven aralığı diyoruz: gerçek değerin büyük ihtimalle içinde olduğu aralık. Bu çalışmada en olası değer %75, ama gerçek değer %60 ile %86 arasında bir yerde olabilir.

Aralığın en düşük ucu bile %60. Bu da %0'dan, yani hiç fark olmamasından epey uzak. Gerçekte hiç fark olmasaydı, bu kadar büyük bir farkı tesadüfen görmek çok küçük bir ihtimal olurdu — küçük ama sıfır değil. Yani fark büyük ihtimalle tesadüf değil; sadece büyüklüğü belirsiz. Büyük bir fark az ölümle bile görülebilir; küçük bir farkı görmek için çok daha fazlası gerekir.

Kısacası bu çalışmanın sorunu sayılar değil; az önce konuştuğumuz karşılaştırma.

Daha büyük bir çalışma: kalp hastalığından ölümde %20 azalma

Abe ve arkadaşlarının 2019'da yayımladığı çalışma, Japonya'da yapılmış sekiz ayrı çalışmayı bir araya getirip tek bir büyük çalışma gibi inceliyor. 300 bin insan, ortalama 17 yıl takip.

Sonuç: en çok yeşil çay içenlerde kalp hastalığından ölüm yaklaşık %20 daha düşük. Burada karşılaştırma grubu bir avuç insan değil; her dört kişiden biri ve bu grupta 1.800'den fazla ölüm var.

Peki %75'ten %20'ye nasıl indik?

Önce şunu söyleyeyim: bu iki rakam birebir aynı şeyi ölçmüyor. İlkinde kalp krizi gibi kalpten, felç gibi beyin damarlarından ve diğer bütün damarlardan kaynaklanan ölümler birlikte sayılmış. İkincisinde kalp ölümlerine ve felç ölümlerine ayrı ayrı bakılmış, her birinde %20 civarında azalma bulunmuş. Yani fark, neye bakıldığından gelmiyor.

Karşılaştırılan gruplar ise aynı değil: ilkinde günde yedi fincan ve üzeri içenlerle bir fincandan az içenler, ikincisinde beş fincan ve üzeri içenlerle bir fincandan az içenler karşılaştırılmış. İnsanlar da farklı: ilki tek bir bölgedeki yaşlılar, ikincisi Japonya'nın farklı bölgelerinden, farklı yaşlardan insanlar.

Aradaki farkı küçük sayılar da açıklayamaz: iki çalışmanın güven aralıkları kesişmeyi bırakın, birbirine yaklaşmıyor bile. Üstelik %75, Japonya'da yapılmış diğer çalışmalarla da uyuşmuyor; bunu yazarlar kendileri de yazıyor. Örneğin 40 bin kişinin katıldığı bir başka Japon çalışmasında bu fark %26.

Yani oranı bu kadar değiştiren şey, büyük ölçüde kimin kimle karşılaştırıldığı.

Sayı sağlam ama yapı aynı

Bu da bir gözlem çalışması: kimseye müdahale edilmiyor, insanlar çayı istedikleri kadar içiyor, araştırmacılar sadece ne kadar içtiklerini soruyor.

Burada da ara grupların sonuçları verilmiş, ama %20 yine uçlar karşılaştırılınca ortaya çıkıyor. Karşılaştırma da hiç içmeyenlerle yapılmıyor; hiç içmeyen o kadar az ki ara sıra içenlerle tek bir grupta toplanmışlar. Bir de çay alışkanlığı sadece bir kez, çalışmanın başında anketle sorulmuş; insanlar 17 yıl boyunca ankette söyledikleri kadar içtikleri kabul edilerek izlenmiş. Yazarlar bunu da kısıtlılık olarak yazıyor.

Bunların hiçbiri araştırmacıların hatası değil. Gözlem çalışmasının doğası bu; ne kadar özenle yapılırsa yapılsın bu sınırlar kalıyor.

"Anlamlı" ne demek, ne demek değil?

Bu çalışmada istatistiksel olarak "anlamlı" bir sonuç çıkıyor. Ama "anlamlı" sadece "bu fark büyük ihtimalle tesadüf değil" demek; "bu fark yeşil çaydan" demek değil.

Bir terazi gibi düşünün: terazi iki çuvaldan birinin daha ağır olduğunu söyler, ama çuvalın içinde ne olduğunu söylemez; ağırlığı oluşturanın elma mı taş mı olduğunu söylemez. İstatistik de bir farkın gerçek olup olmadığını ölçer; o farkın neyin farkı olduğunu ölçmez.

Şimdi sormamız gereken soru şu: tamam, oran çok sayıyla desteklenmiş ve sağlam; ama bu oran neyin oranı?

Ambulansla gidenler neden daha çok ölüyor?

Ambulansla hastaneye gidenlerle kendi arabasıyla gidenleri karşılaştırdığınızı düşünün. Ambulansla gidenler daha çok ölüyor. Ambulansla gittikleri için mi? Tabii ki hayır. Ambulansla giden hastaların durumu zaten daha ağır.

Buna karıştırıcı etken denir: hem incelenen şeyle hem de sonuçla bağlantılı olan, ama gözden kaçmış üçüncü bir etken. Burada ağır hastalık hem ambulansla gitmeyi hem de ölümü beraberinde getiriyor. Bin değil bir milyon hastaya da baksanız bu değişmez; sayıları büyütmek karıştırıcı etkeni ortadan kaldırmaz.

Yeşil çayda da aynı şey geçerli. Yeşil çay içenlerle içmeyenlerin tek farkı yeşil çay mı? Yoksa yeşil çay içenler daha çok mu spor yapıyor, daha az mı sigara içiyor, yediğine içtiğine daha çok mu dikkat ediyor?

Grupların farklı olmasını baştan engellemenin yolu: kura

Şöyle düşünün. Bir torba dolusu top var; yarısı kırmızı, yarısı mavi. Topları rastgele çekip iki gruba ayırıyorsunuz. Sonunda iki gruptaki kırmızı-mavi oranı büyük ihtimalle birbirine çok yakın çıkar.

Top ne kadar çoksa oranlar da o kadar yakın çıkar. 10 top çekerseniz kırmızıların hepsi bir tarafa denk gelebilir; ama 1.000 top çekerseniz, 500 kırmızının aynı tarafa gelme ihtimali çok ama çok düşüktür.

Tabii insanlar tek renkli toplar değil. Her insan aynı anda birçok özellik taşıyor: kimi sigara içiyor, kimi spor yapıyor, kimi az uyuyor.

Kuranın güzelliği burada. Toplar kaç renk taşırsa taşısın, kura renkleri gruplara dengeli dağıtır. Akla hiç gelmemiş özellikleri de dağıtır: uyku düzeni, iş stresi, ailenin geliri, adı bile konmamış bir sürü şey. Buna randomizasyon diyoruz. Yeter ki grup kalabalık olsun; o zaman iki grup arasındaki tek önemli fark bizim çalıştığımız fark olur. Yani yeşil çay.

Toparlarsak: büyük sayılar bir farkın tesadüf olmadığını gösterir, ama çalışma kusurluysa çalışmayı düzeltemez. Kusurları örtmenin yolu çalışmayı iyi planlamak; mesela gruplardaki değişkenleri kontrol altına almak için kura çekmek. Konuştuğumuz iki çalışmada da kura yoktu. Bu yüzden yeşil çay içmeyenlerin tarafında sigara içenler ve spor yapmayanlar toplanmıştı.

Hesaptan düşülenler ve düşülemeyenler

Araştırmacılar bunu nasıl düzeltmeye çalışıyor? Mantığı şöyle: sigara içmeyenlere ayrı, içenlere ayrı bakıyorlar; fark ikisinde de duruyorsa ve yeterli veri varsa, o farkı sigara açıklayamaz diyorlar. İstatistik bunu sigara, yaş, alkol ve kilo için aynı anda yapıyor. Ama bunun için düzeltilecek şeyin ölçülmüş olması gerekiyor.

O 300 bin kişilik çalışmaya bakalım: neleri hesaptan düşmüşler? Yaşı. Sigarayı, alkolü, kiloyu, şeker hastalığını, tansiyonu. Kahveyi bile düşmüşler.

Ama egzersizi düşmemişler.

Çünkü egzersizle ilgili, çalışmalar arasında ortak bir soru yok. Sekiz çalışmanın hepsi sigarayı aynı şekilde sormuş: sigara içiyor musunuz, içiyorsanız günde ne kadar içiyorsunuz, içiyordunuz da sonradan mı bıraktınız? Egzersizde ise durum farklı: çalışmalardan biri "haftada kaç gün spor yapıyorsunuz" diye sormuş, biri "haftada kaç saat spor yapıyorsunuz" diye. Sorular farklı olunca cevaplar tek bir çalışmada birleştirilemiyor.

Üstelik makalenin kendisinde şu cümle var: Japonya'da daha çok yeşil çay içen insanların spor yapma ihtimali daha yüksek.

İki cümleyi yan yana koyalım. Yeşil çay içenler daha çok spor yapıyor; ama sporun faydası hesaptan düşülmemiş. Dolayısıyla o %20'nin bir kısmı çaydan değil, spordan geliyor olabilir. Düşülmeyen tek şey de egzersiz değil; beslenme, eğitim, gelir gibi şeyler de hesapta yok.

E-değeri: hesaba katılmamış bir etken farkı silebilir mi?

Peki hesaba katılmamış bu şeyler farkı ne kadar değiştirebilir? Güven aralığı bunu göstermez; o sadece sayıların oynamasını hesaba katar. Bunu ölçmek için bir hesap var: E-değeri.

Şöyle düşünün: hesaba katılmamış bir etken var; çay içmeyenlerde içenlere göre daha sık görülüyor ve ölüm riskini de artırıyor. E-değeri, bu etkenin en az ne kadar güçlü olması gerektiğini söylüyor.

İkinci çalışmadaki %20 için cevap şu: çay içmeyenlerde iki kat daha sık görülen ve ölüm riskini iki kat artıran bir etken, farkın tamamını açıklamaya yetiyor. Bu çok güçlü bir etken değil; egzersiz, beslenme, gelir gibi hesaba katılmamış şeyler bir araya gelince bu gücü bulabilir.

Birinci çalışmadaki %75 içinse bu sayı çok daha büyük: farkın tamamı için sekiz kat. Bu güçlü bir etken. Ama gördüğümüz gibi %75 diğer büyük çalışmalarla uyuşmuyor. Onların bulduğu %20-25 civarındaki farkın ise çaydan mı, hesaba katılmamış şeylerden mi geldiğini bilemiyoruz.

Bu daha önce de yaşandı: kakao

Kakao, yeşil çaydakine benzer maddeler içeriyor. Anket çalışmalarında, tıpkı yeşil çayda olduğu gibi, çikolata yiyenlerde de kalp hastalığı daha az görülmüş.

Sonra çikolatanın kalbe iyi gelip gelmediği üzerine büyük bir çalışma yapılmış: Sesso ve arkadaşlarının 2022'de yayımladığı COSMOS çalışması. 21 bin insan kurayla ikiye ayrılmış. Bir gruba kakao özütü içeren bir hap, diğerine görünüşte tıpatıp aynı ama içinde özüt bulunmayan bir hap, yani plasebo verilmiş. Maksat, kimse hangi hapı aldığını bilmesin ve beklentiler sonucu etkilemesin.

Sonuç: kakao özütü alanlarla plasebo alanlar arasında anlamlı bir fark yok. Anket çalışmalarının yıllardır gösterdiği o büyük fark, kura devreye girince doğrulanamadı.

Asıl soru, yan sorular ve p değeri

Bu çalışmada bir şey daha var. Bence bu yazının en faydalı kısmı bu, çünkü bundan sonra okuyacağınız her sağlık haberine bakışınızı değiştirebilir.

Çalışmanın asıl sorusu bir taneydi. Asıl soru, çalışma başlamadan önce belirlenir; çalışma bu soruyu cevaplamak için kurulur. Buradaki asıl soru şuydu: kakao özütü alanlarda kalp krizi, felç gibi kalp-damar olayları azalır mı?

Asıl sorunun yanında bir de yan sorular vardı; toplam 14 tane. Ve bunlardan biri anlamlı çıktı: kalp-damar nedenli ölümler, kakao alan grupta %27 daha az görülmüş.

"Anlamlı"nın büyük ihtimalle tesadüf olmayan bir fark demek olduğunu söylemiştik. Şimdi biraz daha açalım.

Kalabalık bir grubu rastgele ikiye bölün ve iki gruba da hiçbir şey yapmayın. Bunu birkaç kez tekrarlarsanız, her seferinde gruplardan birinde biraz daha fazla ölüm çıkar. Yeterince deneme yaparsanız istediğiniz sonucu elde edersiniz.

Diyelim ki 10 bin kişiyi rastgele ikiye bölüyoruz ve bu insanlar arasında toplam 100 ölüm var. Tek bir bölmede bile, gruplardan birinde ölümlerin öbüründen %20'den fazla çıkma ihtimali üçte birden fazla. Bu bölmeyi beş kez tekrarlarsanız, en az birinde %20 fark çıkma ihtimali %90'a çıkıyor.

Ama bunların hiçbiri gerçek bir fark değil. İki gruba da hiçbir şey yapılmadı; çıkan farklar sadece sayılardaki oynamalar. İstatistiğin buradaki işi, çıkan farkların bu kendiliğinden oynamayla açıklanıp açıklanamayacağını hesaplamak.

Bilimsel çalışmalardaki sınır şu: bir fark, 20 denemede bir bile kendiliğinden görülmeyecek kadar nadirse ona anlamlı diyoruz; daha sık görülebilecek alelade farklar anlamlı sayılmıyor. Bu sınır geleneksel olarak 20'de bir, yani %5 kabul ediliyor. Bunu p değeriyle ifade ediyoruz. p değeri şunu söylüyor: gerçekte hiçbir fark yoksa, bu kadar büyük bir fark ne sıklıkla tesadüf eseri ortaya çıkabilir?

20 yüzlü bir zar hayal edin; 1 gelmesi aradığınız sonuç olsun. Tek atışta 1 gelme ihtimali 20'de bir. Ama aynı zarı 14 kez atarsanız durum değişir: 14 atışın en az birinde 1 gelme ihtimali %50'yi geçer.

Kakao çalışmasındaki yan sorular da böyle. 14 yan soru sormak, kabaca o zarı 14 kez atmak demek. Araştırmacılar da bunu biliyordu. Kendi yöntem bölümlerine şunu yazmışlar: 14 yan soruya bakıyoruz ve bunlardan birinin hasbelkader anlamlı çıkmasını bekleriz.

Öyle de oldu.

Peki bu nasıl haber oldu?

Çalışmayı yapan hastane sonucu basın bülteniyle duyurmuş. Başlıkta "umut veriyor" yazıyor, altında iki madde var. Üstteki madde kalp-damar ölümlerindeki %27'lik azalmayı duyuruyor; yani hasbelkader anlamlı çıkan sonucu. Alttaki madde ise asıl soruda istatistiksel olarak anlamlı bir fark çıkmadığını söylüyor.

Bu vurgu sadece bültende değil, makalenin kendi özetinde de var. Özet önce asıl soruda anlamlı bir fark çıkmadığını söylüyor, hemen ardından "ama" diyor ve ölümdeki %27'lik azalmadan bahsediyor.

Burada yalan yok, gizlenen bir şey de yok. Ama insan başlığı okuyup geçiyor ve aklında tek bir cümle kalıyor: kakao kalp-damar nedenli ölümleri azaltıyor.

Bu cümle bir ürünün ambalajına yazılabilir ve kimse buna yanlış diyemez.

Kura çekilmiş olması yeterli mi?

Kakao örneğinde randomize çalışmaların gözlem çalışmalarına üstünlüğünü gördük. Bu hikâye ise kuranın tek başına yetmediğini gösterecek.

Seksenlerde doktorlar şunu fark etmiş: kalp krizi geçirmiş hastalardan ritim bozukluğu olanlar daha çok ölüyor. Bir mantık yürütmüşler ve demişler ki: ritimleri düzeltirsek ölümler de azalır.

O dönemde yaygın olarak kullanılan bazı ilaçlar vardı: enkainid ve flekainid. Bu ilaçlar bozuk ritimleri gerçekten düzeltiyordu.

Bu mantıkla bir çalışma yapıldı: Echt ve arkadaşlarının 1991'de yayımladığı CAST çalışması. Daha önce kalp krizi geçirmiş ve ritmi bu ilaçlarla düzelmiş hastaları aldılar ve aralarında kura çektiler. Hastaların bir kısmı ilaca devam etti, diğer kısmına plasebo verildi.

Sonuç: ilaca devam edenlerde ölüm ve kalp durması 2,5 kata yakın daha fazla görüldü. Zarar o kadar açıktı ki araştırmacılar çalışmayı erken durdurmak zorunda kaldı.

Şunu bir düşünün: monitöre bakıyorsunuz, ritim düzelmiş, ilaç işini yapmış gibi görünüyor. Ama ilacı alıp ritmi düzelen hastalar daha çok ölüyor.

Buradaki mesele şu: ritmin düzelmesi hedefin kendisi değil. Asıl hedef ölümlerin azalması. Ritim, tansiyon, kolesterol gibi ölçümler burada ara göstergeler. Sadece ritme bakarsanız yanılırsınız.

Bugün bu ilaçları, bu çalışma yüzünden, kalp krizi geçirmiş hastalarda kullanmıyoruz.

Demek ki bir sağlık iddiasının arkasında sadece kura olması yetmez — ölçülen şey de asıl sonuç olmalı.

Yeşil çayda kurayla yapılmış çalışmalar var mı?

Var. Onakpoya ve arkadaşları 2014'te 20 deneyi bir araya getirmiş. Çoğunda bir gruba kapsül hâlinde katekin — yeşil çayda etkili olduğu düşünülen madde —, diğer gruba plasebo verilmiş.

Sonuç: büyük tansiyonda yaklaşık 2 birimlik bir düşüş görülmüş. Bu, tek bir tansiyon ölçümünde fark edilmeyecek kadar küçük bir değişiklik. Küçük tansiyonda ise anlamlı bir fark görülmemiş.

Bu çalışmalarda da kura var, ama ölçülen şey asıl sonuç değil. Buradaki sorun deneylerin süresinde. Deneylerin yarısından fazlası üç ay ya da daha kısa sürmüş; en uzun süren deney bile altı ayda bitmiş. 1.500 kişiyi üç ay izlerseniz, o sürede kalp krizi geçiren neredeyse kimse olmaz ya da çok az olur. Kalp krizi gibi olayları sayabilmek için çok daha fazla insanı çok daha uzun süre izlemek gerekir. Bu yüzden ölüme ve kalp krizine bakmamışlar; onların yerine daha kısa sürede izlenebilen şeyleri, tansiyonu ve kolesterolü ölçmüşler.

Az önceki hikâyeyi hatırlayın: orada da ritimler düzelmişti ama hastalar daha çok ölüyordu. Yeşil çayda da tansiyon 2 birim düşüyor; ama bu, hastaların daha az öleceği anlamına gelmiyor. Denemeden kimse bilemez.

Yanlış anlaşılma olmasın: bu, "yeşil çay işe yaramıyor" demek değil. "Bilmiyoruz" demek. İkisi birbirinden çok farklı şeyler.

Ama bildiğimiz şeyler de var!

Şimdi bilmediklerimizi bir kenara bırakalım ve bildiklerimize bakalım.

52 ülkede yapılmış bir çalışma var: Yusuf ve arkadaşlarının 2004'te yayımladığı INTERHEART çalışması. Araştırmacılar kalp krizi geçirmiş binlerce insanı, bir o kadar da kalp krizi geçirmemiş insanla karşılaştırmışlar. Kalp kriziyle ilişkili çıkan şeyler: sigara, kolesterol, tansiyon, şeker hastalığı, bel çevresi, stres, sebze meyve tüketimi ve hareketsizlik. Bu sekiz etken birlikte, kalp krizi riskinin yaklaşık %90'ını açıklıyor.

Bu çalışmada da kura yok. Ama buradaki amaç bir tedaviyi denemek değil, riski haritalamak; bu da doğası gereği kurayla yapılabilecek bir şey değil.

Peki bu etkenleri düzeltmek gerçekten işe yarıyor mu? Çok uzatmamak adına sekiz etkenden üçüne bakalım: sigarayı bırakmak, kolesterolü düşürmek ve tansiyon kontrolü. Üçünde de aynı soruyu soralım: kalp krizi ve ölüm azalıyor mu?

Sigarayı bırakmak. Burada kura yok, olamaz da: kimseye kurayla "sen sigaraya devam et" diyemezsiniz, etik olmaz. Ama bu konuda 18 ayrı çalışma var ve hemen hemen hepsi aynı yönü gösteriyor. Bu çalışmaları bir araya getiren bir incelemeye göre, kalp-damar hastalığı olup sigarayı bırakanlarda kalp-damar nedenli ölüm yaklaşık %40 daha düşük.

Kura yapılamadığında şuna bakılır: farklı yerlerde, farklı araştırmacılar tarafından, farklı insanlarla yapılmış çalışmalar aynı sonucu gösteriyor mu? Gösteriyorsa, bu tek bir çalışmadan çok daha güçlü bir dayanaktır.

Kolesterolü düşürmek. 100 binden fazla kişiyle yapılmış kuralı deneyler bir araya getirilmiş: kötü kolesterol yaklaşık 40 birim düştüğünde kalp krizi dörtte bire yakın azalıyor.

Tansiyonu düşürmek. 600 binden fazla kişiyle yapılmış kuralı deneyler bir araya getirilmiş: büyük tansiyondaki her 10 birimlik düşüşte büyük kalp-damar olayları beşte bir, felç dörtte birden fazla, ölümler %13 azalıyor. Yani tansiyon tamamen normale inmese bile, az da olsa her düşüş işe yarıyor.

Bu üç örneğin ortak bir noktası var: hepsinde aynı soru sorulmuş — kaç kişi kalp krizi geçirdi, kaç kişi öldü? Yeşil çaydaysa bunun güvenilir bir karşılığı yok.

İşte doktorların "yeşil çay için" diye bas bas bağırmamasının nedeni bu. Sigarayı bırakmanın, kolesterolü ve tansiyonu düşürmenin arkasında, kaç kişinin kalp krizi geçirdiğine ve kaç kişinin öldüğüne bakan çok sayıda, iyi planlanmış çalışma var. Yeşil çayın arkasında ise böyle bir çalışma yok.

En çok konuşulan, en çok fark oluşturan değil!

Ülkemizde yapılmış bir tarama çalışması var: Şengül ve arkadaşlarının 2016'da yayımladığı PatenT2 çalışması. Bu taramada tansiyonu yüksek olanların neredeyse yarısı tansiyonunun yüksek olduğunu bilmiyor. Her beş erişkinden biri de hayatında hiç tansiyon ölçtürmemiş.

Yüksek tansiyon çoğu zaman hiçbir belirti vermez; ölçtürmeden yüksek olduğu bilinmeyebilir. Ölçtürmekse zor değil, aile hekimliklerinde yapılıyor. Çay demlemekten çok daha kısa sürüyor.

Şunu bir düşünün: şu anda tansiyonunu hiç ölçtürmemiş bir sürü insan, yeşil çay kalbe iyi geliyor mu diye merak ediyor.

Ben size yeşil çay içmeyin demiyorum. İçin, afiyet olsun.

Söylediğim şey şu: en çok konuşulan şey, en çok fark oluşturan şey değil. Çünkü fark oluşturan şeyler zor, sıkıcı ve en önemlisi birileri tarafından pazarlanamıyor.

Yazının başında, Türkiye'de bu kadar siyah çay içilirken neden hep yeşil çay soruluyor demiştik. Çünkü yeşil çay bir ambalaja konup satılabiliyor, bir reklama konu olabiliyor. Tansiyon ölçtürmenin ise ne ambalajı var ne de reklamı.

Bundan sonra "falanca şey ölümleri yüzde bilmem kaç azaltıyor" diye bir iddia duyduğunuzda şunu sorun: bu iddianın dayanağı ne, bu dayanak ne kadar sağlam?

Sonra da o iddiayı bildiğimiz şeylerin, dayanağı daha güçlü şeylerin yanına koyun. Yeşil çay için bu, sigarayı bırakmak ya da tansiyonu kontrol altına almak. Neyin ne olduğu o zaman daha net görünür.

Ona göre ehemmiyet verin.

Sonraki yazılar ve videolar için konu talebiniz varsa yorumlara yazabilirsiniz. Okuduğunuz için teşekkür ederim.

Kaynaklar

Suzuki Y ve ark. Green tea and the risk of mortality. Ann Epidemiol 2009;19:732-9. doi:10.1016/j.annepidem.2009.06.003

Kuriyama S ve ark. Green tea consumption and mortality due to cardiovascular disease, cancer, and all causes in Japan: the Ohsaki study. JAMA 2006;296:1255-65. doi:10.1001/jama.296.10.1255

Abe SK ve ark. Green tea consumption and mortality in Japanese men and women. Eur J Epidemiol 2019;34:917-26. doi:10.1007/s10654-019-00545-y

Sesso HD ve ark. Effect of cocoa flavanol supplementation for the prevention of cardiovascular disease events (COSMOS). Am J Clin Nutr 2022;115:1490-500. doi:10.1093/ajcn/nqac055

Echt DS ve ark. Mortality and morbidity in patients receiving encainide, flecainide, or placebo (CAST). N Engl J Med 1991;324:781-8. doi:10.1056/NEJM199103213241201

Onakpoya I ve ark. The effect of green tea on blood pressure and lipid profile. Nutr Metab Cardiovasc Dis 2014;24:823-36. doi:10.1016/j.numecd.2014.01.016

Yusuf S ve ark. Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (INTERHEART). Lancet 2004;364:937-52. doi:10.1016/S0140-6736(04)17018-9

Wu AD ve ark. Smoking cessation for secondary prevention of cardiovascular disease. Cochrane Database Syst Rev 2022;CD014936.

Cholesterol Treatment Trialists' Collaboration. Efficacy and safety of more intensive lowering of LDL cholesterol. Lancet 2010;376:1670-81. doi:10.1016/S0140-6736(10)61350-5

Ettehad D ve ark. Blood pressure lowering for prevention of cardiovascular disease and death. Lancet 2016;387:957-67. doi:10.1016/S0140-6736(15)01225-8

Şengül S ve ark. Changes in hypertension prevalence, awareness, treatment, and control rates in Turkey (PatenT 2). J Hypertens 2016;34:1208-17. doi:10.1097/HJH.0000000000000934

Sayfa içeriği sadece bilgilendirme amaçlıdır, tanı ve tedavi için mutlaka doktorunuza başvurunuz.