"Hyökkäykset minua vastaan, rehellisesti sanottuna, ovat hyökkäyksiä minua vastaan" tiede.” ~ Anthony Fauci, 9. kesäkuuta 2021 (MSNBC).
Järjetöntä.
Ensinnäkin Dr. Fauci ei ole raportoinut tarkasti tieteellisistä kysymyksistä Covid-19-pandemian aikana. Toiseksi tieteen olennainen dialektiikka on väittely, kyseenalaistaminen ja väittely. Ilman väittelyä tiede on pelkkää propagandaa.
Silti voidaan kysyä, miten on ollut mahdollista esitellä teknistä materiaalia amerikkalaiselle yleisölle, ellei jopa kansainväliselle yleisölle, lähes kolmen vuoden ajan ja saavuttaa yleinen käsitys siitä, että asiat olivat "tieteellisiä", vaikka ne eivät todellisuudessa olleet? Väitän, että se, mitä näille yleisöille on syötetty perinteisen median kautta pandemian aikana, on ollut suurelta osin uskottavuutta, mutta ei tiedettä, ja että sekä amerikkalainen että kansainvälinen yleisö, samoin kuin useimmat lääkärit ja tiedemiehet itse, eivät pysty erottamaan näitä kahta asiaa toisistaan. Ero on kuitenkin perustavanlaatuinen ja syvällinen.
Tiede alkaa teorioista, hypoteeseista, joilla on tutkittavissa olevia empiirisiä seurauksia. Nuo teoriat eivät kuitenkaan ole tiedettä; ne motivoida tiede. Tiedettä syntyy, kun yksilöt tekevät kokeita tai havaintoja, jotka liittyvät teorioiden seurauksiin tai seurauksiin. Nämä löydökset yleensä tukevat tai kumoavat teorioita, joita sitten muokataan tai päivitetään uusien havaintojen mukaisiksi tai hylätään, jos vakuuttavat todisteet osoittavat, etteivät ne kuvaa luontoa. Sykli toistuu sitten. tiede on empiirisen tai havainnointityön suorittamista teorioita vahvistavien tai kumoavien todisteiden saamiseksi.
Yleisesti ottaen teoriat ovat uskottavia väitteitä, jotka kuvaavat jotakin erityistä luonnon toiminnasta. Uskottavuus on katsojan silmässä, sillä se, mikä on uskottavaa teknisesti taitavalle asiantuntijalle, ei välttämättä ole uskottavaa maallikolle. Esimerkiksi – kenties liian yksinkertaistettuna – heliosentrismi ei ollut uskottavaa ennen kuin Nikolaus Kopernikus julkaisi teoriansa vuonna 1543, eikä se ollut erityisen uskottavaa sen jälkeenkään pitkään aikaan, kunnes Johannes Kepler ymmärsi, että Tyko Brahen tekemät tähtitieteelliset mittaukset viittasivat kopernikaanisten ympyräratojen jalostukseen ellipseiksi, sekä että matemaattiset säännöt näyttivät ohjaavan planeettojen liikkeitä näitä ellipsejä pitkin – kuitenkin näiden matemaattisten sääntöjen perustelut, vaikka ne olisivatkin hyviä kuvauksia liikkeistä, eivät olleet uskottavia, ennen kuin Isaac Newton vuonna 1687 esitti massojen välisen universaalin gravitaatiovoiman olemassaolon sekä massaan verrannollisen, käänteisen neliöllisen etäisyyden lain, joka säätelee gravitaatiovoiman suuruutta, ja havaitsi lukuisia kvantitatiivisia ilmiöitä, jotka ovat yhdenmukaisia tämän teorian kanssa ja tukevat sitä.
Me tuskin ajattelemme nykyään elliptisten heliosentristen aurinkokunnan kiertoratojen uskottavuutta, koska 335 vuoden havaintotiedot ovat olleet erittäin yhdenmukaisia kyseisen teorian kanssa. Mutta saatamme epäröidä ajatella, että on uskottavaa, että valo kulkee samanaikaisesti sekä hiukkasina että aaltoina, ja että valon mittaaminen, se mitä teemme havainnoijina, määrää, näemmekö hiukkasten vai aaltojen käyttäytymisen, ja voimme valita, havaitsemmeko joko hiukkasia vai aaltoja, mutta emme molempia samanaikaisesti. Luonto ei välttämättä ole uskottava.
Mutta silti uskottavat teoriat on helppo uskoa, ja siinä piilee ongelma. Sitä meille on syötetty lähes kolmen vuoden ajan Covid-19-pandemian aikana. Itse asiassa meille on kuitenkin syötetty uskottavuutta tieteen sijaan paljon pidempään.
Cargo-Cult Science
Huijarit, jotka väittivät taivuttavansa lusikoita mielellään tai tutkivansa vahvistamatonta ja peruuttamatonta "aistien ulkopuolista havainnointia", olivat erittäin suosittuja 1960- ja 1970-luvuilla. Oudot uskomukset siitä, mitä "tiede" voisi perustaa, saavuttivat niin laajan tason, että fysiikan Nobel-palkittu Richard Feynman piti vuoden 1974 Caltechin valmistujaispuheensa (Feynman, 1974) valittaen tällaisia järjettömiä uskomuksia. Hänen huomautuksensa eivät olleet suunnattu suurelle yleisölle, vaan Caltechin valmistuville opiskelijoille, joista monien oli määrä tulla akateemisia tiedemiehiä.
Puheessaan Feynman kuvaili, kuinka Etelämeren saarelaiset matkivat toisen maailmansodan jälkeen saarella sodan aikana sijainneita yhdysvaltalaisia sotilaita, jotka olivat ohjanneet lentokoneiden tarvikkeiden laskeutumisia. Saaren asukkaat jäljittelivät paikallisia materiaaleja käyttäen amerikkalaisten sotilaiden muotoja ja käyttäytymistä, mutta tarvikkeita ei tullut.
Meidän kontekstissamme Feynmanin pointti olisi, että niin kauan kuin teorialla ei ole objektiivista empiiristä näyttöä, se pysyy vain teoriana riippumatta siitä, kuinka uskottavalta se vaikuttaa kaikille sitä pohtiville. Saarelaiset eivät ymmärtäneet ratkaisevaa tosiasiaa, etteivät he ymmärtäneet, miten toimitusjärjestelmä toimii, huolimatta siitä, kuinka uskottava heidän tekemänsä toisinto heille oli. Feynman tunsi pakkoa varoittaa Caltechin valmistuvia opiskelijoita uskottavuuden ja tieteen välisestä erosta ja ehdotti, että tätä eroa ei opittu riittävästi heidän instituuttikoulutuksessaan. Sitä ei opetettu eksplisiittisesti, kun tämä kirjoittaja oli siellä perustutkinto-opiskelijana noina vuosina, mutta jotenkin meidän odotettiin oppivan sen "osmoosin avulla".
Todisteisiin perustuva lääketiede
Nykyään ei ehkä ole suurempaa uskottavuusvaletta kuin ”näyttöön perustuva lääketiede”(EBM). Tämän termin keksi Gordon Guyatt vuonna 1990 sen jälkeen, kun hänen ensimmäinen yrityksensä, ”Tieteellinen lääketiede”, ei saanut hyväksyntää edellisenä vuonna. Yliopiston epidemiologina vuonna 1991 minua loukkasi termin, EBM, käytön ylimielisyys ja tietämättömyys, ikään kuin lääketieteellinen näyttö olisi jotenkin ”epätieteellistä”, kunnes julistettiin uusi tieteenala, jolla on uudet näyttösäännöt. En ollut yksin EBM:n kritisoinnissa (Sackett et al., 1996), vaikka suuri osa tästä kielteisestä reaktiosta näyttää perustuneen narratiivisen hallinnan menettämiseen eikä objektiiviseen tarkasteluun siitä, mitä lääketieteellinen tutkimus oli todellisuudessa saavuttanut ilman ”EBM:ää”.
Länsimainen lääketieteellinen tietämys on kertynyt tuhansien vuosien aikana. Heprealaisessa Raamatussa (21. Moos. 19:XNUMX) sanotaan: "Kun kaksi riitelee ja toinen lyö toista... uhri parannetaan kokonaan" [oma käännös], mikä viittaa siihen, että oli olemassa yksilöitä, joilla oli jonkinlaista lääketieteellistä tietämystä, ja että jonkinasteinen tehokkuus periytyi. Hippokrates ehdotti XNUMX- ja XNUMX-luvuilla eaa., että sairauksien kehittyminen ei ehkä ole satunnaista, vaan se liittyisi ympäristön aiheuttamiin altistuksiin tai tiettyihin käyttäytymismalleihin. Tuona aikana oli paljon sellaista, mitä nykyään pitäisimme hyvän lääketieteellisen käytännön vastaesimerkkeinä. Siitä huolimatta se oli alku ajatella lääketieteellisen tiedon rationaalista näyttöä.
James Lind (1716–1794) kannatti sitrushedelmien syömistä keripukin torjumiseksi. Tämä hoito oli tunnettu jo antiikin ajan ihmisille, ja erityisesti englantilainen sotilaskirurgi John Woodall (1570–1643) oli aiemmin suositellut sitä – mutta Woodall jätettiin huomiotta. Lind ansaitsee kunnian, koska hän suoritti vuonna 1747 pienen mutta onnistuneen, satunnaistamattoman, kontrolloidun kokeen, jossa verrattiin appelsiineja ja sitruunoita muihin aineisiin 12 keripukkipotilaalla.
1800-luvulla Edward Jennerin lehmänrokon käyttöä isorokkorokotteena kehitettiin viljelemällä sitä muissa eläimissä ja otettiin yleiseen käyttöön epidemioissa, niin että vuoden 1905 korkeimman oikeuden tapauksessa Jacobson v. Massachusetts, korkeimman oikeuden puheenjohtaja saattoi väittää, että lääketieteen viranomaiset olivat sopineet isorokkorokotuksesta yleisesti hyväksytyn toimenpiteen. Lääketieteelliset aikakauslehdet alkoivat julkaista säännöllisesti myös 1800-luvulla. Esimerkiksi Lansetti alkoi julkaista vuonna 1824. Lääketieteellisen tiedon karttumisesta alettiin keskustella ja jakaa yleisemmin.
Siirrytäänpä ajassa 1900-luvulle. Vuosina 1914–15 Joseph Goldberger (1915) suoritti satunnaistamattoman ruokavaliointerventiotutkimuksen, joka totesi pellagran johtuvan ravinnon niasiinin puutteesta. 1920-luvulla kehitettiin rokotteet kurkkumätää, hinkuyskää, tuberkuloosia ja jäykkäkouristusta vastaan. Insuliinia eristettiin. Vitamiineja, mukaan lukien D-vitamiinia riisitaudin ehkäisemiseksi, kehitettiin. 1930-luvulla alettiin kehittää ja käyttää antibiootteja tehokkaasti. 1940-luvulla kehitettiin asetaminofeeni, samoin kuin kemoterapiat, ja konjugoitua estrogeenia alettiin käyttää vaihdevuosien kuumien aaltojen hoitoon. Tehokkaiden uusien lääkkeiden, rokotteiden ja lääkinnällisten laitteiden määrä kasvoi räjähdysmäisesti 1950- ja 1960-luvuilla. Kaikki tämä ilman EBM:ää.
Vuonna 1996 David Sackett ym. (1996) yrittivät vastauksena EBM:ään kohdistuvaan kritiikkiin selittää sen yleisiä periaatteita. Sackett väitti, että EBM seurasi ajatuksesta: "Hyvät lääkärit käyttävät sekä yksilöllistä kliinistä asiantuntemusta että parasta saatavilla olevaa ulkoista näyttöä." Tämä on mitätön uskottavuusväite, mutta molemmat osat ovat pohjimmiltaan virheellisiä tai ainakin harhaanjohtavia. Muotoilemalla tämän määritelmän yksittäisten lääkäreiden toiminnan kannalta Sackett antoi ymmärtää, että yksittäisten ammatinharjoittajien tulisi käyttää omia kliinisiä havaintojaan ja kokemustaan. Yhden yksilön kliinisen kokemuksen yleinen todistusaineiston edustavuus on kuitenkin todennäköisesti heikko. Aivan kuten muutkin näyttömuodot, kliininen näyttö on kerättävä, tarkasteltava ja analysoitava järjestelmällisesti kliinisen päättelyn synteesin muodostamiseksi, joka sitten tarjoaisi tieteellisen lääketieteellisen näytön kliinisen komponentin.
Suurempi todisteellisen päättelyn puute on Sackettin väite, jonka mukaan tulisi käyttää "parasta saatavilla olevaa ulkoista todistusaineistoa" sen sijaan, että kaikki pätevää ulkoista näyttöä. Arviot siitä, mikä on "parasta" näyttöä, ovat erittäin subjektiivisia eivätkä välttämättä johda kokonaistuloksiin, jotka ovat määrällisesti tarkimpia ja täsmällisimpiä (Hartling et al., 2013; Bae, 2016). Muotoillessaan nyt jo kaanonisia todisteellisen kausaalisen päättelyn "aspektejaan" Sir Austin Bradford Hill (1965) ei ottanut mukaan näkökohtaa siitä, mikä olisi "parasta" näyttöä, eikä hän ehdottanut, että tutkimuksia pitäisi mitata tai luokitella "tutkimuksen laadun" perusteella tai että jotkut tutkimusasetelmat saattaisivat olla luonnostaan parempia kuin toiset. Viitekäsikirja tieteellisistä todisteistaMargaret Berger (2011) toteaa nimenomaisesti: ”… monet arvostetuimmista ja arvostetuimmista tieteellisistä elimistä (kuten Kansainvälinen syöväntutkimuslaitos (IARC), lääketieteen instituutti, kansallinen tutkimusneuvosto ja kansallinen ympäristöterveystieteiden instituutti) tarkastelevat kaikkea asiaankuuluvaa tieteellistä näyttöä kokonaisuutena määrittääkseen, mitä kausaaliväitettä koskevaa johtopäätöstä tai hypoteesia näyttö parhaiten tukee.” Tämä on juuri Hillin lähestymistapa; hänen kausaalipäättelynsä näkökohtia on käytetty erittäin laajalti yli 50 vuoden ajan havainnosta kausaaliseen yhteyteen päättelyyn sekä tieteessä että oikeudessa. Se, että EBM perustuu subjektiivisesti valikoituihin ”parhaisiin” todisteisiin, on uskottava menetelmä, mutta ei tieteellinen.
Ajan myötä EBM-lähestymistapa, jossa valikoivasti tarkastellaan "parhaita" todisteita, näyttää "tyhjentyneen" ensin asettamalla satunnaistetut kontrolloidut tutkimukset (RCT) kaikkien tutkimusasetelmien pyramidin huipulle oletetuksi "kultaiseksi standardiksi" ja myöhemmin ainoaksi väitetyksi tutkimustyypiksi, johon voidaan luottaa puolueettomien vaikutusten arvioiden saamiseksi. Kaikki muut empiirisen näytön muodot ovat "potentiaalisesti puolueellisia" ja siksi epäluotettavia. Tämä on uskottavuuskäsitys, kuten osoitan alla.
Mutta se on niin uskottavaa, että sitä opetetaan rutiininomaisesti nykyaikaisessa lääketieteellisessä koulutuksessa, joten useimmat lääkärit ottavat huomioon vain satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten näytön ja hylkäävät kaikki muut empiirisen näytön muodot. On niin uskottavaa, että tämä kirjoittaja kävi siitä sanallista taistelua lähetyksessä lääketieteellisesti kouluttamattoman televisiokommentaattorin kanssa, joka ei esittänyt muuta näyttöä kuin uskottavuuden (Whelan, 2020): Eikö ole "aivan ilmeistä", että jos tutkittavat satunnaistetaan, kaikki erot johtuvat hoidosta, eikä mihinkään muuntyyppisiin tutkimuksiin voida luottaa? Ilmeistä kyllä; totta ei.
Kuka hyötyy pelkästään ja pakkomielteisesti keskittymisestä satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten näyttöön? Satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten tekeminen on erittäin kallista, jos niiden on tarkoitus olla epidemiologisesti päteviä ja tilastollisesti riittäviä. Ne voivat maksaa miljoonia tai kymmeniä miljoonia dollareita, mikä rajoittaa niiden houkuttelevuutta suurelta osin yrityksille, jotka mainostavat lääkkeitä, jotka todennäköisesti tuottavat huomattavasti näitä kustannuksia suurempia voittoja. Historiallisesti lääketeollisuuden valvonta ja satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten näytön manipulointi sääntelyprosessissa ovat antaneet valtavan sysäyksen kyvylle saada tuotteita markkinoille viranomaishyväksynnän kautta, ja motivaatio tähän on edelleen olemassa.
Kongressi tunnisti tämän ongelman ja hyväksyi vuonna 1997 elintarvike- ja lääkeviraston modernisointilain (FDAMA), jolla perustettiin vuonna 2000 ClinicalTrials.gov verkkosivusto, johon rekisteröidään kaikki kliiniset tutkimukset, jotka on tehty tutkimuslääkehakemusten nojalla, jotta voidaan tutkia kokeellisten lääkkeiden tehokkuutta vakavista tai hengenvaarallisista sairauksista kärsivillä potilailla (National Library of Medicine, 2021). Kliinisten tutkimusten eturistiriitoihin liittyvistä syistä perustettiin ProPublica ”Dollars for Docs” -verkkosivusto (Tigas et al., 2019), joka kattaa lääkeyhtiöiden lääkäreille maksamat maksut vuosina 2009–2018, ja OpenPayments-verkkosivusto (Centers for Medicare & Medicaid Services, 2022), joka kattaa maksut vuosina 2013–2021, ja ne tehtiin julkisesti haettaviksi. Nämä tietojärjestelmät luotiin, koska "uskottavuuden", jonka mukaan satunnaistaminen tekee tutkimustuloksista automaattisesti tarkkoja ja puolueettomia, todettiin riittämättömäksi selviytymään tutkimussuunnitteluista ja tutkijoiden sopimattomista eturistiriitamotiiveista.
Vaikka nämä yritykset lääketieteellisen tutkimuksen korruption uudistamiseksi tai rajoittamiseksi ovat auttaneet, todisteiden vääristelyä EBM:n varjolla esiintyy edelleen. Yksi pahimmista esimerkeistä oli artikkeli, joka julkaistiin ... New England Journal of Medicine 13. helmikuuta 2020, Covid-19-pandemian alussa, otsikolla "Satunnaistamisen taika vs. tosielämän todisteiden myytti", neljän tunnetun brittiläisen lääketieteellisen tilastotieteilijän, joilla on merkittäviä yhteyksiä lääkeyhtiöihin (Collins et al., 2020), kirjoittama artikkeli. Se kirjoitettiin todennäköisesti tammikuussa 2020, ennen kuin useimmat ihmiset tiesivät pandemian tulevan. Tässä artikkelissa väitetään, että satunnaistaminen luo automaattisesti vahvoja tutkimuksia ja että kaikki satunnaistamattomat tutkimukset ovat todistusaineiston hölynpölyä. Lukiessani sitä koin sen syytöksenä koko alaani, epidemiologiaa, vastaan. Loukkasin sitä heti, mutta ymmärsin myöhemmin kirjoittajien vakavat eturistiriidat. Väite, jonka mukaan vain erittäin kalliit satunnaistetut kontrolloidut tutkimukset ovat sopivia viranomaishyväksyntöihin, tarjoaa lääkeyhtiöille työkalun suojata kalliita ja erittäin kannattavia patenttituotteitaan kilpailulta tehokkailla ja edullisilla, myyntiluvan ulkopuolisilla geneerisillä lääkkeillä, joiden valmistajat eivät pystyisi varaamaan laajamittaisiin satunnaistettuihin kontrolloituihin tutkimuksiin.
satunnaistamista
Joten mikä on satunnaistamisen puute, johon olen viitannut, joka vaatii syvällisempää tarkastelua, jotta voidaan ymmärtää RCT-tutkimusten suhteellinen validiteetti verrattuna muihin tutkimusasetelmiin? Ongelmana on sen ymmärtämisessä, sekoittavienSekoittava tekijä on epidemiologinen tilanne, jossa altistumisen ja seurauksen välinen yhteys ei johdu altistumisesta, vaan kolmannesta tekijästä (sekoittavasta tekijästä), ainakin osittain. Sekoittava tekijä liittyy jollain tavalla altistumiseen, mutta ei ole altistumisen seurausta.
Tällaisissa tapauksissa näennäinen altistuminen-seuraussuhde johtuu todellisuudessa sekoittavan tekijän ja seuraussuhteen suhteesta. Esimerkiksi alkoholin kulutusta ja syöpäriskiä koskevaa tutkimusta voi mahdollisesti sekoittaa tupakointihistoria, joka korreloi alkoholin käytön kanssa (eikä johdu alkoholin käytöstä), mutta todellisuudessa lisää syöpäriskiä. Yksinkertainen alkoholin ja syöpäriskin analyysi, jossa tupakointi jätetään huomiotta, osoittaisi yhteyden. Kun tupakoinnin vaikutusta kuitenkin hallitaan tai säädetään, alkoholin ja syöpäriskin välinen yhteys heikkenee tai katoaa.
Satunnaistamisen tarkoituksena, eli kaiken tasapainottamisena hoito- ja kontrolliryhmien välillä, on poistaa mahdolliset sekoittavat tekijät. Onko olemassa muuta tapaa poistaa mahdolliset sekoittavat tekijät? Kyllä: mittaa kyseiset tekijät ja säädä tai kontrolloi niitä tilastollisissa analyyseissä. On siis ilmeistä, että satunnaistamisella on täsmälleen yksi mahdollinen hyöty, jota ei ole satunnaistamattomissa tutkimuksissa: unmitatut sekoittavat tekijät. Jos kiinnostuksen kohteena olevan tuloksen biologisia, lääketieteellisiä tai epidemiologisia yhteyksiä ei ymmärretä täysin, kaikkia merkityksellisiä tekijöitä ei välttämättä mitata, ja jotkin näistä mittaamattomista tekijöistä voivat silti sekoittaa kiinnostuksen kohteena olevaa yhteyttä.
Näin ollen satunnaistaminen, teoriassa, poistaa mittaamattomien tekijöiden mahdollisen sekoittavan vaikutuksen havaitun yhteyden selityksestä. Tämä on uskottavuusargumentti. Kysymys kuitenkin koskee sitä, kuinka hyvin satunnaistaminen toimii todellisuudessa ja ketä satunnaistaminen tarkalleen ottaen tasapainottaa. Kliinisissä tutkimuksissa satunnaistetaan kaikki osallistuvat koehenkilöt hoitoryhmien määrittämiseksi. Jos tutkimuksen lopputulostapahtumassa yksilöt muodostavat osajoukon koko tutkimuksesta, myös näiden tuloshenkilöiden mahdolliset sekoittavat tekijät on tasapainotettava. Esimerkiksi jos kaikki hoitoryhmän kuolemat ovat miehiä ja kaikki lumelääkeryhmän kuolemat ovat naisia, sukupuoli todennäköisesti sekoittaa hoidon vaikutusta.
Ongelmana on, että satunnaistetut kontrolloidut tutkimukset eivät pohjimmiltaan koskaan eksplisiittisesti osoita riittävää satunnaistamista tulosryhmässään, ja se, mitä ne väittävät osoittavan satunnaistamisesta koko hoitoryhmässään, on lähes aina tieteellisesti merkityksetöntä. Tämä ongelma johtuu todennäköisesti siitä, että satunnaistettuja kontrolloituja tutkimuksia suorittavat henkilöt sekä heidän julkaisujaan tarkastelevat arvioijat ja lehtien toimittajat eivät ymmärrä epidemiologisia periaatteita riittävästi.
Useimmissa satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten julkaisuissa tutkijat tarjoavat alustavan kuvailevan taulukon hoito- ja lumelääkeryhmistä (sarakkeina) verrattuna erilaisiin mitattuihin tekijöihin (riveinä). Toisin sanoen hoito- ja lumelääkeryhmien prosentuaaliset jakaumat sukupuolen, ikäryhmän, rodun/etnisen alkuperän jne. mukaan. Näiden taulukoiden kolmas sarake on yleensä p-arvotilasto hoito- ja lumelääkeryhmien välisen frekvenssieron kuvaamiseksi kullakin mitatulla tekijällä. Löyhästi sanottuna tämä tilastollinen arvio todennäköisyydestä, että näin suuri frekvenssiero hoito- ja lumelääkeryhmien välillä olisi voinut johtua sattumasta. Koska tutkittavat jaettiin hoitoryhmiinsä kokonaan sattumalta, satunnaistamisprosessin tilastollinen tarkastelu on tautologista ja epäolennaista. Se, että joissakin satunnaistetuissa kontrolloiduissa tutkimuksissa jotkin tekijät saattavat vaikuttaa äärimmäisemmiltä kuin sattuma sallisi satunnaistamisessa, johtuu vain siitä, että useita rivejä alempana olevia tekijöitä on tutkittu jakaumaerojen varalta, ja tällaisissa olosuhteissa on käytettävä useiden vertailujen tilastollista kontrollia.
RCT-kuvailevan taulukon kolmanteen sarakkeeseen ei tarvita p-arvoa, vaan mitta tietyn rivitekijän sekoittavan vaikutuksen suuruudesta. Hämmennystä ei mitata sillä, miten se tapahtui, vaan sillä, kuinka paha se onKokemukseni mukaan uraepidemiologina paras yksittäinen sekoittavan tekijän mittari on hoito-tulossuhteen suuruuden prosentuaalinen muutos sekoittavan tekijän oikaisulla vs. ilman oikaisua. Esimerkiksi jos sukupuolen mukaan oikaistu hoito vähentää kuolleisuutta 25 % (suhteellinen riski = 0.75), mutta ilman oikaisua 50 %, niin sukupuolen mukaan otettavan sekoittavan tekijän suuruus olisi (0.75–0.50) / 0.75 = 33 %. Epidemiologit yleensä pitävät yli 10 %:n muutosta tällaisen oikaisun jälkeen merkkinä siitä, että sekoittava tekijä on läsnä ja sitä on hallittava.
Kuten olen havainnut, useimmat satunnaistetut kontrolloidut tutkimukset (RCT) eivät ilmoita sekoittavien arvioiden suuruusluokkaa koko hoitoryhmälleen eivätkä koskaan tulosryhmään kuuluville. Ei siis ole mahdollista sanoa, että tulosryhmään kuuluvat henkilöt on satunnaistettu riittävästi kaikkien artikkelin kuvailevassa taulukossa annettujen tekijöiden osalta. RCT-tutkimusten mahdollinen kohtalokas heikkous, joka ei tee niistä yhtään parempia kuin satunnaistamattomia tutkimuksia ja joissakin tapauksissa jopa huonompia, on se, että satunnaistaminen toimii vain silloin, kun suuri määrä tutkittavia on satunnaistettu (Deaton ja Cartwright, 2018), ja tämä koskee erityisesti tulosryhmään kuuluvia henkilöitä, ei vain koko tutkimusta.
Harkitse kolikon heittämistä kymmenen kertaa. Se saattaa helposti johtaa sattumaan, että tulokseksi tulee ainakin seitsemän kruunaa ja kolme häntää, tai päinvastoin (34 %). Tämän eron suuruus, 7/3 = 2.33, on kuitenkin potentiaalisesti melko suuri sekoittavien tekijöiden kannalta. Toisaalta saman 2.33 suuruusluokan esiintyminen 70 tai useammalla kruunalla 100:sta olisi harvinaista, p = .000078. Jotta satunnaistaminen toimisi, sekä hoito- että lumelääkeryhmässä on oltava huomattava määrä lopputulostapahtumia, esimerkiksi 50 tai enemmän kummassakin ryhmässä. Tämä on satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten (RCT) ääneen lausumaton mahdollinen merkittävä puute, joka tekee niiden uskottavuusargumentista hyödyttömän, koska RCT-tutkimukset on yleensä suunniteltu siten, että niillä on riittävästi tilastollista voimaa ensisijaisen tuloksen tilastollisen merkitsevyyden löytämiseksi, jos hoito toimii ennustetulla tavalla, mutta niitä ei ole suunniteltu siten, että niissä on riittävästi tuloskoehenkilöitä, jotta mahdollinen sekoittava tekijä voitaisiin vähentää alle 10 prosenttiin.
Tärkeä esimerkki tästä ongelmasta voidaan nähdä Pfizerin BNT162b2 mRNA Covid-19 -rokotteen ensimmäisessä julkaistussa tehokkuutta koskevassa satunnaistetussa kontrolloidussa tutkimuksessa (Polack et al., 2020). Tätä tutkimusta pidettiin riittävän suurena (43,548 19 satunnaistettua osallistujaa) ja riittävän tärkeänä (Covid-XNUMX), että sen oletetun satunnaistetun kontrolloidun tutkimuksen uskottavuuden ansiosta se varmisti julkaisun "arvostetussa" ... -lehdessä. New England Journal of MedicineTutkimuksen ensisijainen tulos oli Covid-19:n ilmaantuminen vähintään seitsemän päivää toisen rokoteannoksen tai lumelääkkeen jälkeen. Vaikka lumelääkettä saaneilla havaittiin 162 tapausta, mikä riitti hyvään satunnaistamiseen, rokotetuilla havaittiin vain kahdeksan tapausta, mikä ei läheskään riittänyt siihen, että satunnaistaminen olisi vaikuttanut mitenkään sekoittavien tekijöiden hallintaan.
Yleisen epidemiologisen kokemuksen perusteella näin suuri arvioitu suhteellinen riski (noin 162/8 = 20) ei todennäköisesti johdu kokonaan sekoittavista tekijöistä, mutta suhteellisen riskin tai sen implisiittisen tehokkuuden ((20 – 1)/20 = 95 %) tarkkuus on kyseenalainen. Se, että käytössä olevaa rokotetta ei havaittu näin tehokkaaksi infektioriskin vähentämisessä, ei ole yllättävää, kun otetaan huomioon tutkimustulosten heikkous, joka johtui riittämättömästä otoskokosta sen varmistamiseksi, että satunnaistaminen toimi sekä hoito- että lumelääkeryhmissä.
Tämä epidemiologian ”sukellus rikkaruohoihin” valaisee, miksi satunnaistetulla kontrolloidulla tutkimuksella, jossa on alle esimerkiksi 50 tulosryhmän osallistujaa jokaisessa tutkimuksen hoitoryhmässä, ei ole juurikaan oikeutta välttää mittaamattomien tekijöiden mahdollista sekoittavaa vaikutusta. Mutta se tekee myös selväksi, miksi tällainen tutkimus voi olla huonompi kuin saman altistuksen ja tuloksen omaavassa satunnaistamattomassa kontrolloidussa tutkimuksessa. Satunnaistamattomissa tutkimuksissa tutkijat tietävät, että monet tekijät, mahdollisina sekoittavina tekijöinä, voivat vaikuttaa tuloksen toteutumiseen, joten he mittaavat kaikkea merkitykselliseksi katsomaansa tekijää voidakseen sitten säätää ja kontrolloida näitä tekijöitä tilastollisissa analyyseissä.
Satunnaistetuissa kontrolloiduissa tutkimuksissa (RCT) tutkijat kuitenkin rutiininomaisesti ajattelevat satunnaistamisen onnistuneen ja tekevät siksi oikaisemattomia tilastollisia analyysejä, jotka voivat johtaa sekoittaviin tuloksiin. Kun RCT-tutkimuksia esitellään "suurina" tutkimuksina kymmenien tuhansien osallistujien vuoksi, on syytä kiinnittää huomiota ensisijaisten tulostapahtumien määrään tutkimuksen eri hoitoryhmissä. Tutkimukset, joissa on vähän ensisijaisia tulostapahtumia, ovat hyödyttömiä, eikä niitä pitäisi julkaista, saati sitten käyttää kansanterveydellisiin tai poliittisiin näkökohtiin.
Empiirinen näyttö
Kaiken edellä mainitun luettuasi saatat ajatella, että nämä satunnaistettuja vs. satunnaistamattomia tutkimuksia koskevat argumentit ovat hyvin uskottavia, mutta entä niitä tukeva empiirinen näyttö? Tätä varten Cochrane Libraryn systemaattisten katsausten tietokanta (Anglemyer et al., 2014) suoritti erittäin perusteellisen analyysin. Tässä tutkimuksessa etsittiin kattavasti seitsemästä sähköisestä julkaisutietokannasta tammikuun 1990 ja joulukuun 2013 väliseltä ajalta kaikki systemaattiset katsausartikkelit, joissa verrattiin "[satunnaistetuissa] tutkimuksissa testattujen interventioiden tehokkuutta tai vaikuttavuutta mittaavia kvantitatiivisia vaikutuskoon arvioita havainnointitutkimuksissa testattuihin interventioihin". Käytännössä meta-analyysinä analyysi sisälsi tuhansia yksittäisten tutkimusten vertailuja, jotka esitettiin yhteenvetona 14 katsausartikkelissa.
Lopputulos: satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten ja vastaavien satunnaistamattomien tutkimusten tulosten välillä on keskimäärin vain 8 %:n ero (95 %:n luottamusvälit, −4 % - 22 %, ei tilastollisesti merkitsevä). Yhteenvetona voidaan todeta, että tämä tietokokonaisuus – sekä empiirinen että epidemiologisiin periaatteisiin perustuva – osoittaa, että niin sanotusta "uskottavuudesta" poiketen satunnaistetuilla tutkimuksilla ei ole automaattista sijoitusta lääketieteellisen näytön kultastandardiksi tai ainoaksi hyväksyttäväksi lääketieteellisen näytön muodoksi, ja että jokaista tutkimusta on tarkasteltava kriittisesti ja objektiivisesti sen omien vahvuuksien ja heikkouksien sekä sen suhteen, kuinka paljon näillä vahvuuksilla ja heikkouksilla on merkitystä tehtyjen johtopäätösten kannalta.
Muut uskottavuudet
Covid-19-pandemian aikana lukuisia muita tieteelliseen näyttöön perustuvia väitteitä on käytetty kansanterveyspolitiikan perustelemiseen, mukaan lukien itse pandemian aiheuttaman hätätilan julistamisen. Monien näiden taustalla on ollut uskottava mutta virheellinen periaate, jonka mukaan kansanterveydellisen pandemian hallinnan tavoitteena on minimoida SARS-CoV-2-viruksen tartunnan saaneiden ihmisten määrä.
Tuo käytäntö saattaa vaikuttaa itsestään selvältä, mutta se on virheellinen yleiskäytäntönä. On minimoitava pandemian haitalliset seuraukset. Jos tartunta aiheuttaa useimmille ihmisille epämiellyttäviä tai ärsyttäviä oireita, mutta ei vakavia tai pitkäaikaisia ongelmia – kuten yleensä SARS-CoV-2:n tapauksessa, erityisesti omikronien aikakaudella – niin yleisistä kansanterveydellisistä interventioista ja rajoituksista, jotka loukkaavat tällaisten yksilöiden luonnollisia tai taloudellisia oikeuksia ja aiheuttavat itsessään haittaa, ei olisi konkreettista hyötyä.
Länsimaiset yhteiskunnat, mukaan lukien Yhdysvallat, suhtautuvat vuosittaisiin hengitystieinfektioaaltoihin rennosti ilman julistettuja pandemioita, vaikka ne tuottavatkin miljoonia tartunnan saaneita ihmisiä vuosittain, koska infektion seurauksia pidetään yleensä lääketieteellisesti vähäisinä, ja ne voivat johtaa jopa kymmeniin tuhansiin kuolemantapauksiin vuosittain.
Covid-19-pandemian ensimmäisten kuukausien aikana todettiin, että infektiokuolleisuusriski vaihteli yli 1,000 XNUMX-kertaisesti ikäryhmän mukaan ja että ihmisillä, joilla ei ollut kroonisia sairauksia, kuten diabetesta, liikalihavuutta, sydänsairauksia, munuaissairauksia tai syöpähistoriaa, oli mitätön kuolleisuusriski ja hyvin pieni sairaalahoidon riski. Tuolloin oli suoraviivaista määritellä korkean riskin henkilöt, jotka keskimäärin hyötyisivät julkisista terveydenhuollon toimenpiteistä, verrattuna matalan riskin henkilöihin, jotka selviäisivät infektiosta ilman merkittäviä tai pitkäaikaisia ongelmia. Näin ollen pakkomielteinen, yhden koon kaikille sopiva pandemian hallintajärjestelmä, joka ei erottanut riskiluokkia toisistaan, oli kohtuuton ja sortava alusta alkaen.
Näin ollen infektioiden leviämisen vähentämiseen tähtäävät uskottavuuden perusteella edistetyt toimenpiteet, vaikka ne olisivatkin olleet tehokkaita tässä tarkoituksessa, eivät ole palvelleet hyvää pandemian hallintaa. Näitä toimenpiteitä ei kuitenkaan koskaan perusteltu tieteellisellä näytöllä. Kuuden jalan (n. 2021 metrin) sosiaalisen etäisyyden sääntö oli CDC:n mielivaltainen keksintö (Dangor, 2021). Kasvomaskien käytön hyötyväitteet ovat harvoin erottaneet toisistaan käyttäjän kannalta mahdollisesti koituvan hyödyn – jonka kohdalla tällainen käyttö olisi henkilökohtainen valinta, hyväksyykö hän teoreettisemman riskin vai ei – verrattuna sivullisten saamaan hyötyyn, niin sanottuun "lähteen hallintaan", jossa kansanterveydelliset näkökohdat saattaisivat asianmukaisesti päteä. Hengitystievirusten maskipohjaista lähteen hallintaa koskevat tutkimukset, joissa ei ole kuolemaan johtaneita puutteita, eivät ole osoittaneet merkittävää hyötyä infektioiden leviämisen vähentämisessä (Alexander, 2022; Alexander, 2022; Burns, XNUMX).
Yleisiä väestön sulkutoimia ei ole koskaan käytetty länsimaissa, eikä niillä ole näyttöä mistään muusta kuin väistämättömän lykkäämisestä (Meunier, 2020), kuten Australian väestötiedot osoittavat (Worldometer, 2022). Lopullisessa keskustelussa kansanterveystoimenpiteistä influenssapandemian torjumiseksi (Inglesby ym., 2006)Kirjoittajat toteavat: ”Ei ole olemassa historiallisia havaintoja tai tieteellisiä tutkimuksia, jotka tukisivat mahdollisesti tartunnan saaneiden ihmisryhmien pitämistä karanteenissa pitkiä aikoja influenssan leviämisen hidastamiseksi. Maailman terveysjärjestön (WHO) kirjoitusryhmä totesi kirjallisuutta tarkasteltuaan ja nykyaikaisia kansainvälisiä kokemuksia tarkasteltuaan, että ’pakkoreristäytyminen ja -karanteeni ovat tehottomia ja epäkäytännöllisiä’. … Laajamittainen karanteenin kielteiset seuraukset ovat niin äärimmäisiä (sairaiden ihmisten pakotettu eristäytyminen; suurten väestöryhmien liikkumisen täydellinen rajoittaminen; vaikeudet saada kriittisiä tarvikkeita, lääkkeitä ja ruokaa karanteenialueella oleville ihmisille), että tämä lieventävä toimenpide olisi poistettava vakavasta harkinnasta.”
Matkustusrajoituksista Inglesby ym. (2006) toteavat: ”Matkustusrajoitukset, kuten lentokenttien sulkeminen ja matkustajien seulonta rajoilla, ovat historiallisesti olleet tehottomia. Maailman terveysjärjestön kirjoitusryhmä totesi, että ’maahan saapuvien matkustajien seulonta ja karanteeni kansainvälisillä rajoilla ei merkittävästi viivästyttänyt viruksen leviämistä aiemmissa pandemioissa... ja on todennäköisesti vieläkin tehottomampaa nykyaikana.’” Koulujen sulkemisesta (Inglesby ym., 2006): ”Aiemmissa influenssaepidemioissa koulujen sulkemisen vaikutus sairastumisasteeseen on ollut vaihteleva. Israelissa tehdyssä tutkimuksessa raportoitiin hengitystieinfektioiden vähenemisestä kahden viikon opettajien lakon jälkeen, mutta lasku oli havaittavissa vain yhden päivän ajan. Toisaalta, kun koulut suljettiin talvilomalle Chicagon vuoden 2 pandemian aikana, ’oppilaiden keskuudessa kehittyi enemmän influenssatapauksia... kuin koulujen ollessa vielä toiminnassa’.”
Tämä keskustelu tekee selväksi, että nämä toimet, joiden oletetaan estävän viruksen leviämistä niiden tehokkuuden uskottavuuden perusteella, ovat olleet sekä harhaanjohtavia pandemian hallinnassa että tieteellisellä näytöllä tehokkuudestaan leviämisen vähentämisessä perusteettomia. Niiden laajamittainen edistäminen on osoittanut kansanterveyspolitiikan epäonnistumisen Covid-19-aikakaudella.
Uskottavuus vs. huono tiede
Voitaisiin väittää, että erilaiset kansanterveyspolitiikat ja suurelle yleisölle asetetut tiedot eivät ole perustuneet uskottavuuteen, vaan huonoon tai kohtalokkaasti virheelliseen tieteeseen, joka teeskentelee olevansa oikeaa tiedettä. Esimerkiksi omassa, vertaisarvioimattomassa julkaisussaan Sairastuvuuden ja kuolleisuuden viikoittaiset raportitCDC on julkaissut useita rokotteiden tehokkuutta koskevia analyysejä. Näissä raporteissa kuvailtiin poikkileikkaustutkimuksia, mutta analysoitiin niitä ikään kuin ne olisivat tapaus-verrokkitutkimuksia käyttäen systemaattisesti arvioituja ristitulosuhdeparametreja suhteellisten riskien sijaan rokotteiden tehokkuuden laskemiseen. Kun tutkimustulokset ovat harvinaisia, esimerkiksi alle 10 % tutkimushenkilöistä, ristitulosuhteet voivat arvioida suhteellisia riskejä, mutta muuten ristitulosuhteet ovat yleensä yliarvioituja. Poikkileikkaustutkimuksissa suhteelliset riskit voidaan kuitenkin laskea suoraan ja niitä voidaan oikaista mahdollisten sekoittavien tekijöiden varalta suhteellisen riskin regressiolla (Wacholder, 1986), samalla tavalla kuin logistista regressiota käytetään tapaus-verrokkitutkimuksissa.
Edustava esimerkki on tutkimus Covid-19-rokotteiden kolmannen annoksen tehokkuudesta (Tenforde et al., 2022). Tässä tutkimuksessa "...IVY-verkostoon osallistui 4,094 18 vähintään 2,952-vuotiasta aikuista", ja asiaankuuluvien tutkittavien poissulkemisten jälkeen "mukaan otettiin 1,385 1,567 sairaalahoidossa olevaa potilasta (19 82 tapauspotilasta ja 1 0.82 ei-COVID-0.18-verrokkiryhmää)." Poikkileikkaustutkimukset – suunnittelunsa ansiosta – tunnistavat tutkittavien kokonaismäärän, kun taas tapaus- ja verrokkiryhmät sekä altistuneet ja altistumattomat määrät tapahtuvat tutkijan puuttumisen ulkopuolella eli niiden luonnollisten prosessien kautta, jotka ovat tutkittavien lääketieteellisten, biologisten ja epidemiologisten mekanismien taustalla. Valitsemalla kokonaismäärän tutkittavia Tenforde et al. -tutkimus on määritelmän mukaan poikkileikkausasetelma. Tässä tutkimuksessa raportoitiin rokotteen tehokkuudeksi 31 % potilailla, joilla ei ollut immuunipuutteisia sairauksia. Tämä arvio heijastaa oikaistua kerroinsuhdetta 70 – 3 = 0.45. Rokotettujen joukossa tapauspotilaiden osuus oli kuitenkin 0.43 % ja rokottamattomien 1 %. Kumpikaan näistä ei ole riittävän harvinainen, jotta rokotteen tehon laskemiseen voitaisiin käyttää ristitulosuhteen approksimaatiota. Tutkimusraportin taulukon 0.43 luvuilla lasken oikaisemattomaksi suhteelliseksi riskiksi 57 ja likimääräiseksi oikaistuksi suhteelliseksi riskiksi 82, jolloin rokotteen todelliseksi tehoksi saan XNUMX – XNUMX = XNUMX %, mikä on huomattavasti erilainen ja paljon huonompi kuin artikkelissa esitetty XNUMX %.
Eri yhteydessä, julkaistuani yhteenvedonomaisen katsausartikkelin hydroksiklorokiinin (HCQ) käytöstä Covid-19-taudin varhaisessa avohoidossa (Risch, 2020), julkaistiin useita kliinisiä tutkimuksia, joissa pyrittiin osoittamaan HCQ:n tehottomuus. Ensimmäiset näistä niin kutsutuista "kumouksista" tehtiin sairaalahoidossa olevilla potilailla, joiden sairaus on patofysiologialtaan ja hoidoltaan lähes täysin erilainen kuin varhaisessa avohoidossa oleva sairaus (Park et al., 2020). Katsauksessani käsittelemäni tärkeät tulokset, sairaalahoidon ja kuolleisuuden riskit, vietiin näissä töissä huomion keskipisteeseen, koska ne keskittyivät subjektiivisiin ja vähäisempiin tuloksiin, kuten viruspositiivisen testituloksen kestoon tai sairaalahoidon pituuteen.
Myöhemmin alettiin julkaista satunnaistettuja kontrolloituja tutkimuksia avohoidon hydroksiklorokiinin käytöstä. Tyypillinen tällainen on Caleb Skipperin ym. (2020) tutkimus. Tämän tutkimuksen ensisijainen päätetapahtuma oli muutos itse raportoidussa oireiden vaikeusasteessa 14 päivän aikana. Tällä subjektiivisella päätetapahtumalla ei ollut juurikaan pandemian merkitystä, varsinkin kun otetaan huomioon, että tämän tutkimusryhmän tutkimuksiin osallistuneet pystyivät kohtalaisesti arvioimaan, olivatko he tutkimuksen hydroksiklorokiini- vai lumelääkeryhmässä (Rajasingham ym., 2021), joten itse raportoidut tulokset eivät olleet kovin sokeita lääkeryhmien suhteen. Tilastollisten analyysiensä perusteella kirjoittajat päättelivät asianmukaisesti, että "hydroksiklorokiini ei vähentänyt merkittävästi oireiden vaikeusastetta avohoidossa olevilla potilailla, joilla oli varhainen, lievä COVID-19". Yleisessä mediassa kuitenkin raportoitiin tästä tutkimuksesta, joka osoitti, että "hydroksiklorokiini ei toimi". Esimerkiksi Jen Christensen (2020) ... CNN Health totesi tästä tutkimuksesta: ”Malarialääke hydroksiklorokiini ei hyödyttänyt sairaalassa olemattomissa olevia lieviä Covid-19-oireita sairastavia potilaita, joita hoidettiin infektion alkuvaiheessa, torstaina lääketieteellisessä lehdessä julkaistun tutkimuksen mukaan.” Annals of Internal Medicine"
Mutta itse asiassa Skipperin tutkimuksessa raportoitiin kaksi tärkeää tulosmuuttujaa, sairaalahoitoon joutumisen ja kuolleisuuden riskejä: lumelääkkeellä 10 sairaalahoitoa ja 1 kuolema; HCQ:lla 4 sairaalahoitoa ja 1 kuolema. Nämä luvut osoittavat 60 %:n pienentyneen sairaalahoitoriskin, mikä ei ole tilastollisesti merkitsevä (p=0.11), mutta on täysin yhdenmukainen kaikkien muiden HCQ:n käytön avopotilailla sairaalahoitoriskiä koskevien tutkimusten kanssa (Risch, 2021). Nämä pienet tulostapahtumien määrät eivät kuitenkaan ole läheskään riittäviä satunnaistamisen tasapainottamiseksi, ja tutkimus on tällä perusteella käytännössä hyödytön. Mutta maallikkokirjallisuudessa sitä tulkittiin silti väärin osoittamaan, että HCQ:sta ei ole hyötyä avohoidon käytössä.
Päätelmät
Covid-19-pandemian aikana on nähty monia muita esimerkkejä uskottavasta tieteellisestä hölynpölystä tai huonosta tieteestä. Kuten Surgisphere-lehden perutuissa artikkeleissa nähtiin, lääketieteelliset lehdet julkaisevat rutiininomaisesti ja kritiikittömästi tätä hölynpölyä, kunhan johtopäätökset ovat linjassa hallituksen politiikan kanssa. Tätä valheellista tietoa on levittänyt korkeimmilla tasoilla NSC, FDA, CDC, NIH, WHO, Wellcome Trust, AMA, lääketieteen erikoislautakunnat, osavaltioiden ja paikalliset kansanterveysvirastot, monikansalliset lääkeyhtiöt ja muut organisaatiot ympäri maailmaa, jotka ovat rikkoneet velvollisuuksiaan yleisöä kohtaan tai tarkoituksella päättäneet olla ymmärtämättä valheellista tiedettä.
Yhdysvaltain senaatti äänesti hiljattain kolmannen kerran Covid-19-hätätilan lopettamisesta, mutta presidentti Biden ilmoitti käyttävänsä veto-oikeuttaan "pelätessään" uusiutumista. tapausnumerotKollegani ja minä väitimme lähes vuosi sitten, että pandemian aiheuttama hätätila oli ohi (Risch ym., 2022), mutta ihmisoikeuksien tukahduttaminen "hätätilan" varjolla perusteltuna tapauslukuihin jatkuu herkeämättä.
Perinteisen median ja suuren osan sosiaalisesta mediasta harjoittama massiivinen sensuuri on estänyt suurimman osan julkisesta keskustelusta tästä huonosta ja valheellisesta tieteestä. Sensuuri on puolustamattomien työkalu, koska pätevä tiede puolustaa itseään. Ennen kuin yleisö alkaa ymmärtää uskottavuuden ja tieteen välisen eron ja sen, kuinka paljon on ponnisteltu massatuottamaan tiede"tuotetta", joka näyttää tieteeltä, mutta ei ole sitä, prosessi jatkuu ja autoritaarista valtaa tavoittelevat johtajat turvautuvat edelleen siihen valheellisten oikeutusten saamiseksi.
Viitteet
Alexander, PE (2021. joulukuuta 20). Yli 150 vertailevaa tutkimusta ja artikkelia maskien tehottomuudesta ja haitoistaBrownstone-instituutti. https://brownstone.org/articles/more-than-150-comparative-studies-and-articles-on-mask-ineffectiveness-and-harms/
Alexander, PE (2022. kesäkuuta 3). CDC kieltäytyy julkaisemasta korjausta maskitutkimukseensaBrownstone-instituutti. https://brownstone.org/articles/cdc-refuses-to-post-the-fix-to-its-mask-study/
Anglemyer, A., Horvath, HT, Bero, L. (2014). Terveydenhuollon tulokset arvioituna havainnointitutkimusasetelmilla verrattuna satunnaistetuissa tutkimuksissa arvioituihin (katsaus). Cochrane Database of Systematic Reviews, 4, artikkeli MR000034. https://doi.org/10.1002/14651858.MR000034.pub2
Bae, J.-M. (2016). Ehdotus laadunarviointiin ravitsemusepidemiologian havainnointitutkimusten systemaattisissa katsauksissa. Epidemiologia ja terveys, 38, artikla e2016014. https://doi.org/10.4178/epih.e2016014
Berger, MA (2011). Asiantuntijalausuntojen hyväksyttävyys. Teoksessa National Research Council, tieteellisen näyttöä käsittelevän käsikirjan kolmannen painoksen kehittämiskomitea, Viitekäsikirja tieteellisistä todisteista, Kolmas painos (s. 11–36). National Academies Press. https://nap.nationalacademies.org/catalog/13163/reference-manual-on-scientific-evidence-third-edition
Burns, E. (2022. marraskuuta 10). Taas uusi päivä, taas yksi kamala maskitutkimus. Kurkistapa maskeja koskevan uusimman heikkolaatuisen tieteellisen tiedon sisimpään.. Alipino. https://emilyburns.substack.com/p/another-day-another-terrible-mask
Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset. (Kesäkuu 2022). Hae avoimia maksujaYhdysvaltain terveys- ja ihmispalveluiden ministeriö, Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset. https://openpaymentsdata.cms.gov/
Christensen, J. (2020. heinäkuuta 16). Hydroksiklorokiini ei myöskään auta Covid-19-potilaita, jotka eivät ole sairaalahoidossa, uusi tutkimus osoittaa.CNN Terveys. https://www.cnn.com/2020/07/16/health/hydroxychloroquine-doesnt-work-hospitalized-patients/
Collins, R., Bowman, L., Landray, M., & Peto, R. (2020). Satunnaistamisen taika vs. tosielämän todisteiden myytti. New England Journal of Medicine, 382 (7), 674-678. https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMsb1901642
Dangor, G. (2021, 19. syyskuuta). CDC:n kahden metrin turvavälisääntö oli "mielivaltainen", sanoo FDA:n entinen komissaari. Forbes. https://www.forbes.com/sites/graisondangor/2021/09/19/cdcs-six-foot-social-distancing-rule-was-arbitrary-says-former-fda-commissioner/
Deaton, A., & Cartwright, N. (2018). Satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten ymmärtäminen ja väärinymmärtäminen. Yhteiskuntatiede ja lääketiede, 210, 2-21. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2017.12.005
Feynman, RP (1974). Lastikulttitiede. Tekniikka ja tiede, 37 (7), 10-13. https://resolver.caltech.edu/CaltechES:37.7.CargoCult
Goldberger, J., Waring, CH, & Willets, DG (1915). Pellagran ehkäisy: Ruokavaliotesti laitosvankien keskuudessa. Kansanterveysraportit, 30 (43), 3117-3131. https://www.jstor.org/stable/4572932
Hartling, L., Milne, A., Hamm, MP, Vandermeer, B., Ansari, M., Tsertsvadze, A., Dryden, DM (2013). Newcastlen Ottawan asteikon testaus osoitti, että yksittäisten arvioijien välinen luotettavuus oli alhainen. Journal of Clinical Epidemiology, 66, 982-993. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2013.03.003
Hill, AB (1965). Ympäristö ja sairaudet: yhteys vai syy-seuraussuhde. Kuninkaallisen lääketieteellisen seuran julkaisut, 58 (5), 295-300. https://doi.org/10.1177/003591576505800503
Inglesby, TV, Nuzzo, JB, O'Toole, T., Henderson, DA (2006). Tautien lieventämistoimenpiteet pandeemisen influenssan torjunnassa. Bioturvallisuus ja bioterrorismi: Biopuolustusstrategia, käytäntö ja tiede, 4 (4): 366-375. https://doi.org/10.1089/bsp.2006.4.366
Meunier, T. (2020. toukokuuta 1). Länsi-Euroopan maiden täydellisillä sulkutoimilla ei ole näkyviä vaikutuksia COVID-19-epidemiaan.medRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.04.24.20078717
MSNBC. (2021. kesäkuuta 9). Fauci vastaa republikaanien hyökkäyksiin [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=z-tfZr8Iv0s
Kansallinen lääketieteellinen kirjasto (toukokuu 2021). ClinicalTrials.gov. Historia, käytännöt ja laitYhdysvaltain terveys- ja ihmispalveluiden ministeriö, Yhdysvaltain kansalliset terveysinstituutit (NIH), Yhdysvaltain kansallinen lääketieteellinen kirjasto. https://clinicaltrials.gov/ct2/about-site/history
Park, JJH, Decloedt, EH, Rayner, CR, Cotton, M., Mills, EJ (2020). COVID-19-taudin vaiheiden kliiniset tutkimukset: monimutkaisia ja usein väärin tulkittuja. Lancet Global Health, 8(10), e1249-e1250. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30365-X
Polack, FP, Thomas, SJ, Kitchin, N., Absalon, J., Gurtman, A., Lockhart, S., Perez, JL, Pérez Marc, G., Moreira, ED, Zerbini, C., Bailey, R., Swanson, KA, Roychoudhury, S., Li Koury, W, Cooperina, K. Frenck, RW, Jr., Hammitt, LL, …, Gruber, WC (2020). BNT162b2 mRNA Covid-19 -rokotteen turvallisuus ja teho. New England Journal of Medicine, 383 (27), 2603-2615. https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/nejmoa2034577
Rajasingham, R., Bangdiwala, AS, Nicol, MR, Skipper, CP, Pastick, KA, Axelrod, ML, Pullen, MF, Nascene, AA, Williams, DA, Engen, NW, Okafor, EC, Rini, BI, Mayer, IA, McDonald, EG, Lee, TC, Li P., MacKenzie, LJ, Balko, JM, Dunlop, SJ, …, Lofgren, SM (2021). Hydroksiklorokiini altistusta edeltävänä estolääkeenä koronavirustaudille 2019 (COVID-19) terveydenhuollon työntekijöillä: Satunnaistettu tutkimus. Kliininen Tartuntataudit, 72(11), e835-e843. https://doi.org/10.1093/cid/ciaa1571
Risch, HA (2020). Oireisten, korkean riskin COVID-19-potilaiden varhainen avohoito, jota tulisi tehostaa välittömästi pandemian kriisin avaintekijänä. American Journal of Epidemiology, 189 (11), 1218-1226. https://doi.org/10.1093/aje/kwaa093
Risch, HA (2021. kesäkuuta 17). Hydroksiklorokiini korkean riskin COVID-19-avohoidon varhaisessa vaiheessa: tehokkuus- ja turvallisuusnäyttöEarlyCovidCare.org, https://earlycovidcare.org/wp-content/uploads/2021/09/Evidence-Brief-Risch-v6.pdf
Risch, H., Bhattacharya, J., Alexander, PE (2022. tammikuuta 23). Hätätilan on loputtava, nytBrownstone-instituutti. https://brownstone.org/articles/the-emergency-must-be-ended-now/
Sackett, DL, Rosenberg, WMC, Gray, JAM, Haynes, RB ja Richardson, WS (1996). Todisteisiin perustuva lääketiede: mitä se on ja mitä se ei ole. BMJ, 312, 71 artikla. https://doi.org/10.1136/bmj.312.7023.71
Skipper, CP, Pastick, KA, Engen, NW, Bangdiwala, AS, Abassi, M., Lofgren, SM, Williams, DA, Okafor, EC, Pullen, MF, Nicol, MR, Nascene, AA, Hullsiek, KH, Cheng, MP, Luke, D., Lother, SA, MacKenzie, LJ, Drobot, G., Kelly, LE, Schwartz, IS, …, Boulware, DR (2020). Hydroksiklorokiini sairaalan ulkopuolella olevilla aikuisilla COVID-19-taudin varhaisvaiheessa: Satunnaistettu tutkimus. Annals of Internal Medicine, 173 (8), 623-631. https://doi.org/10.7326/M20-4207
Tenforde, MW, Patel, MM, Gaglani, M., Ginde, AA, Douin, DJ, Talbot, HK, Casey, JD, Mohr, NM, Zepeski, A., McNeal, T., Ghamande, S., Gibbs, KW, Files, DC, Hager, DN, Shehu, A., Prekker, ME, Erickson, HL, Gong, MN, Mohamed, A., …, Self, WH (2022). Morbidity and Mortality Weekly Report, 71(4), 118-124. https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/71/wr/mm7104a2.htm
Tigas, M., Jones, RG, Ornstein, C., & Groeger, L. (2019, 17. lokakuuta). Dollaria lääkäreille. Miten alan rahat tavoittivat lääkärisi. ProPublica. https://projects.propublica.org/docdollars/
Wacholder, S. (1986). Binomiregressio GLIMissä: riskisuhteiden ja riskierojen estimointi. American Journal of Epidemiology, 123 (1), 174-184. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aje.a114212
Whelan, R. (2020. elokuuta 3). 2020-08-03 – CNN COVID haastattelee Harvey Rischin, Yalen epidemiologin [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=gGO6Ke81bUQ
Worldometer. (2022, 15. marraskuuta). Koronavirustapausten kokonaismäärä AustraliassaMaailmanmittari. https://www.worldometers.info/coronavirus/country/australia/
Tulla mukaan keskusteluun:
Julkaistu nimellä Creative Commons Attribution 4.0 - kansainvälinen lisenssi
Uusintapainoksia varten aseta kanoninen linkki takaisin alkuperäiseen. Brownstonen instituutti Artikkeli ja kirjoittaja.
