„Őszintén szólva, az ellenem irányuló támadások támadások…” tudomány.” ~ Anthony Fauci, 9. június 2021. (MSNBC).
Abszurd.
Egyrészt Dr. Fauci nem számolt be pontosan a tudományos kérdésekről a Covid-19 világjárvány alatt. Másrészt a tudomány alapvető dialektikája az érvelés, a kérdezés és a vita. Vita nélkül a tudomány nem más, mint propaganda.
Mégis, feltehető a kérdés, hogyan volt lehetséges közel három éven keresztül technikai anyagokat bemutatni az amerikai közvéleménynek, ha nem a nemzetközi közvéleménynek, és mégis általánosan megérteni, hogy az ügyek „tudományosak”, amikor valójában nem azok? Azt állítom, hogy amit a világjárvány során a hagyományos média közvetített e közvélemény számára, az nagyrészt hihetőség volt, de nem tudományos, és hogy sem az amerikai, sem a nemzetközi közvélemény, sem a legtöbb orvos és maga a tudós nem tudja megkülönböztetni őket. A különbség azonban alapvető és mélyreható.
A tudomány elméletekkel, hipotézisekkel kezdődik, amelyeknek vizsgálható empirikus következményei vannak. Mindazonáltal ezek az elméletek nem tudományok; motiválni tudomány. A tudomány akkor létezik, amikor az egyének kísérleteket végeznek vagy megfigyeléseket tesznek, amelyek az elméletek következményeire vagy következményeire vonatkoznak. Ezek a megállapítások általában alátámasztják vagy cáfolják az elméleteket, amelyeket aztán módosítanak vagy frissítenek, hogy az új megfigyelésekhez igazodjanak, vagy elvetik, ha meggyőző bizonyítékok mutatják, hogy nem írják le a természetet. A ciklus ezután megismétlődik. Tudomány empirikus vagy megfigyeléses munka elvégzése elméletek megerősítésére vagy cáfolatára szolgáló bizonyítékok megszerzése érdekében.
Általánosságban elmondható, hogy az elméletek hihető állítások, amelyek a természet működéséről szóló konkrét dolgokat írnak le. A hihetőség a szemlélő szemében van, mivel ami egy műszakilag jártas szakértő számára hihető, az nem biztos, hogy egy laikus számára is az. Például – talán túl leegyszerűsítve – a heliocentrizmus nem volt hihető, mielőtt Nicolaus Copernicus 1543-ban publikálta elméletét, és utána sem volt különösebben hihető jó ideig, amíg Johannes Kepler meg nem értette, hogy Tycho Brahe által végzett csillagászati mérések a kopernikuszi körpályák ellipszisekké finomítását sugallják, valamint hogy matematikai szabályok látszanak irányítani a bolygók mozgását ezeken az ellipsziseken – mégis, ezeknek a matematikai szabályoknak az indoklása, még ha a mozgások jó leírásai is voltak, nem volt hihető egészen addig, amíg Isaac Newton 1687-ben fel nem tételezte a tömegek közötti univerzális gravitációs erő létezését, valamint a gravitációs vonzás nagyságát szabályozó tömegarányos, inverz négyzetes távolságtörvényt, és számos mennyiségi jelenséget figyelt meg, amelyek összhangban vannak ezzel az elmélettel és alátámasztják azt.
Manapság aligha gondolunk az elliptikus heliocentrikus Naprendszer-pályák valószínűségére, mivel a 335 évet felölelő megfigyelési adatok nagymértékben összhangban vannak ezzel az elmélettel. De vonakodhatunk attól, hogy hihetőnek tartsuk, hogy a fény egyszerre terjed részecskeként és hullámként is, és hogy a fényen végzett mérések, azaz az, amit megfigyelőként teszünk, meghatározza, hogy részecske- vagy hullámviselkedést látunk-e, és választhatunk, hogy részecskéket vagy hullámokat figyelünk meg, de mindkettőt nem egyszerre. A természet nem feltétlenül hihető.
De a hihető elméleteket könnyű elhinni, és ez a probléma. Ezzel etettek minket majdnem három évig a Covid-19 világjárvány alatt. Valójában azonban sokkal hosszabb ideje etettek minket hihetőséggel a tudományos eredmények helyett.
Cargo-kultusz tudomány
Az 1960-as és 1970-es években nagyon népszerűek voltak azok a sarlatánok, akik azt állították, hogy az elméjükkel kanalat hajlítanak, vagy azt állították, hogy megerősíthetetlen, megismételhetetlen „érzékszerven kívüli érzékelést” tanulmányoznak. A „tudomány” által megalapozott dolgokba vetett furcsa hiedelmek olyan szintre emelkedtek, hogy a fizikai Nobel-díjas Richard Feynman az 1974-es Caltech diplomaosztó ünnepségén (Feynman, 1974) panaszkodott az ilyen irracionális hiedelmekre. Megjegyzései nem a nagyközönségnek, hanem a Caltech végzős hallgatóinak szóltak, akik közül sokan akadémiai tudósokká váltak.
Beszédében Feynman leírta, hogyan utánozták a déli-tengeri szigetek lakói a második világháború után az ott állomásozó amerikai katonák viselkedését, akik a repülőgépek ellátmányát szállították. A szigetlakók helyi anyagok felhasználásával reprodukálták az amerikai katonák által látottak formáját és viselkedését, de ellátmány nem érkezett.
A mi kontextusunkban Feynman lényege az lenne, hogy amíg egy elmélet nem rendelkezik objektív empirikus bizonyítékkal, addig az csak egy elmélet marad, függetlenül attól, hogy mennyire hihetőnek tűnik mindenki számára, aki azt vitatja. A szigetlakók nem értették azt a kulcsfontosságú tényt, hogy nem értették, hogyan működik az ellátórendszer, annak ellenére, hogy mennyire hihetőnek tűnt számukra annak reprodukálása. Feynman kénytelen volt figyelmeztetni a Caltech végzős hallgatóit a hihetőség és a tudomány közötti különbségre, azt sugallva, hogy ezt a különbséget nem tanulták meg megfelelően az intézeti oktatásban. Nem tanították explicit módon, amikor ez a szerző egyetemi hallgató volt azokban az években, de valahogy elvárták tőlünk, hogy „ozmózis útján” tanuljuk meg.
Bizonyítékokon alapuló orvoslás
Talán nincs nagyobb hihetőségi álca ma, mint „bizonyítékokon alapuló orvostudomány„(EBM). Ezt a kifejezést Gordon Guyatt alkotta meg 1990-ben, miután első próbálkozása, a „Tudományos Orvostudomány”, az előző évben nem nyert elfogadást. Egyetemi epidemiológusként 1991-ben sértett az EBM kifejezés használatában rejlő gőg és tudatlanság, mintha az orvosi bizonyítékok valahogy „tudománytalanok” lennének, amíg ki nem hirdették egy új tudományág létrehozását új bizonyítási szabályokkal. Nem voltam egyedül az EBM kritikájával (Sackett et al., 1996), bár úgy tűnik, hogy a negatív reakciók nagy része a narratív kontroll elvesztésére épült, nem pedig az orvosi kutatások „EBM” nélküli tényleges eredményeinek objektív áttekintésére.
A nyugati orvosi ismeretek évezredek alatt gyarapodtak. A héber Bibliában (Exodus 21:19) ez áll: „Ha két fél összevesz, és az egyik megüti a másikat… a sérült meggyógyul” [saját fordítás], ami arra utal, hogy léteztek olyan egyének, akik rendelkeztek valamilyen orvosi tudással, és hogy bizonyos fokú hatékonyság öröklődött. Hippokratész az i. e. ötödik-negyedik században azt feltételezte, hogy a betegségek kialakulása nem véletlenszerű, hanem összefüggésben állhat a környezeti hatásokkal vagy bizonyos viselkedésmódokkal. Abban a korban rengeteg olyan dolog volt, amit ma a jó orvosi gyakorlat ellenpéldájának tekintenénk. Mindazonáltal ez egy kezdet volt, hogy elgondolkodjunk az orvosi tudás racionális bizonyítékain.
James Lind (1716-1794) a citrusfélék fogyasztásával védekezett a skorbut ellen. Ez a kezelés már az ókoriak számára is ismert volt, és különösen korábban John Woodall (1570-1643) angol katonasebész ajánlotta – de Woodallt figyelmen kívül hagyták. Lind érdemli az elismerést, mert 1747-ben egy kis, de sikeres, nem randomizált, kontrollált vizsgálatot végzett narancs és citrom, illetve más anyagok összehasonlításával 12 skorbutos betegen.
Az 1800-as években Edward Jenner a tehénhimlőt himlővakcinaként alkalmazta, majd más állatokon tenyésztve fejlesztette tovább, és járványkitörések esetén általánosan elterjedt, így az 1905-ös Legfelsőbb Bírósági ügy idejére... Jacobson kontra Massachusettsa Legfelsőbb Bíróság elnöke azt állíthatta, hogy a himlőoltást az orvosi hatóságok általánosan elfogadott eljárásként fogadták el. Az orvosi folyóiratok is az 1800-as években kezdtek rendszeresen megjelenni. Például a Gerely 1824-ben kezdte meg publikálni. Az orvosi ismeretek gyarapítását elkezdték megosztani és megvitatni általánosabban és szélesebb körben.
Ugorjunk előre az 1900-as évekbe. 1914-15-ben Joseph Goldberger (1915) egy nem randomizált étrendi intervenciós vizsgálatot végzett, amely arra a következtetésre jutott, hogy a pellagrát az étrendi niacin hiánya okozza. Az 1920-as években kifejlesztették a diftéria, a szamárköhögés, a tuberkulózis és a tetanusz elleni vakcinákat. Kivonták az inzulint. Vitaminokat, köztük az angolkór megelőzésére szolgáló D-vitamint is kifejlesztették. Az 1930-as években elkezdték antibiotikumokat kifejleszteni és hatékonyan alkalmazni. Az 1940-es években kifejlesztették az acetaminofent, valamint a kemoterápiás szereket, és a konjugált ösztrogént kezdték használni a menopauza hőhullámainak kezelésére. A hatékony új gyógyszerek, vakcinák és orvostechnikai eszközök száma exponenciálisan nőtt az 1950-es és 1960-as években. Mindezt EBM nélkül.
1996-ban, az EBM-mel szembeni kritikákra válaszul David Sackett és munkatársai (1996) megpróbálták elmagyarázni annak általános alapelveit. Sackett azt állította, hogy az EBM a következőből következik: „A jó orvosok mind az egyéni klinikai szakértelmet, mind a legjobb elérhető külső bizonyítékokat felhasználják.” Ez egy enyhe hihetőségi következtetés, de mindkét komponens alapvetően téves, vagy legalábbis félrevezető. Azzal, hogy ezt a definíciót az egyes orvosok teendőinek kifejezéseként fogalmazta meg, Sackett arra utalt, hogy az egyes szakembereknek a saját klinikai megfigyeléseiket és tapasztalataikat kell felhasználniuk. Azonban az egyén klinikai tapasztalatának általános bizonyító ereje valószínűleg gyenge. A bizonyítékok más formáihoz hasonlóan a klinikai bizonyítékokat is szisztematikusan kell gyűjteni, felülvizsgálni és elemezni, hogy a klinikai érvelés szintézise alakuljon ki, amely aztán a tudományos orvosi bizonyítékok klinikai komponensét adja.
A bizonyítékokon alapuló érvelés egy nagyobb hibája Sackett azon kijelentése, miszerint „a legjobb elérhető külső bizonyítékot” kell használni ahelyett, hogy… minden érvényes külső bizonyítékok. A „legjobb” bizonyítékok megítélése rendkívül szubjektív, és nem feltétlenül eredményez mennyiségileg a legpontosabb és legprecízebb eredményeket (Hartling et al., 2013; Bae, 2016). A bizonyítékokon alapuló oksági érvelés immár kanonikus „aspektusainak” megfogalmazásakor Sir Austin Bradford Hill (1965) nem vette figyelembe a „legjobb” bizonyítékok fogalmának egyik aspektusát, és nem javasolta, hogy a tanulmányokat a „tanulmány minősége” alapján kellene mérni vagy kategorizálni, sőt azt sem, hogy bizonyos típusú tanulmányi tervek eredendően jobbak lehetnek, mint mások. Tudományos bizonyítékokról szóló referencia kézikönyvMargaret Berger (2011) kifejezetten kijelenti: „…a legelismertebb és legtekintélyesebb tudományos testületek közül sok (mint például a Nemzetközi Rákkutató Ügynökség (IARC), az Orvostudományi Intézet, a Nemzeti Kutatási Tanács és a Nemzeti Környezetegészségügyi Tudományok Intézete) az összes releváns rendelkezésre álló tudományos bizonyítékot együttesen veszi figyelembe annak meghatározása érdekében, hogy egy oksági állításra vonatkozó melyik következtetést vagy hipotézist támasztja alá legjobban a bizonyítékok összessége.” Pontosan ez Hill megközelítése; az oksági érvelés szempontjait több mint 50 éve széles körben használják a megfigyeléstől az oksági viszonyig tartó érvelésben, mind a tudományban, mind a jogban. Az, hogy az EBM a szubjektíven kiválasztott „legjobb” bizonyítékokon alapul, egy hihető módszer, de nem tudományos.
Idővel úgy tűnik, hogy az EBM megközelítése, amely szelektíven mérlegeli a „legjobb” bizonyítékokat, „lebutult”, először azáltal, hogy a randomizált, kontrollált vizsgálatokat (RCT-ket) helyezték az összes vizsgálati terv piramisának csúcsára, mint az állítólagos „aranystandard” tervet, később pedig az egyetlen olyan vizsgálattípusként, amelyben megbízhatóan elfogulatlan hatásbecsléseket lehet kapni. Az empirikus bizonyítékok minden más formája „potenciálisan elfogult”, és ezért megbízhatatlan. Ez egy hihetőségi elképzelés, amint azt alább bemutatom.
De annyira hihető, hogy rutinszerűen tanítják a modern orvosképzésben, így a legtöbb orvos csak a randomizált, kontrollált vizsgálatokat (RCT) veszi figyelembe, és minden más empirikus bizonyítékot elutasít. Annyira hihető, hogy ez a szerző szóbeli vitát folytatott emiatt egy orvosilag képzetlen televíziós kommentátorral a műsorban, aki a hihetőségen kívül semmilyen bizonyítékot nem szolgáltatott (Whelan, 2020): Nem „egyszerűen nyilvánvaló”, hogy ha randomizáljuk az alanyokat, akkor minden különbséget a kezelésnek kell okoznia, és semmilyen más típusú vizsgálatban nem lehet megbízni? Nyilvánvaló, igen; igaz, nem.
Kinek hasznos kizárólag, megszállottan a randomizált, kontrollált vizsgálatok (RCT) bizonyítékaira összpontosítani? A randomizált, kontrollált vizsgálatok (RCT-k) elvégzése nagyon költséges, ha epidemiológiailag érvényesek és statisztikailag megfelelőek akarnak lenni. Több millió vagy akár több tízmillió dollárba is kerülhetnek, ami nagyrészt azokra a vállalatokra korlátozza vonzerejüket, amelyek olyan gyógyszereket népszerűsítenek, amelyek valószínűleg lényegesen nagyobb profitot termelnek, mint ezek a költségek. Történelmileg a gyógyszerészeti ellenőrzés és a RCT bizonyítékok manipulálása a szabályozási folyamatban óriási lendületet adott annak, hogy a termékeket hatósági jóváhagyáson keresztül a piacra juttassák, és az erre irányuló motiváció ma is fennáll.
Ezt a problémát a Kongresszus is felismerte, és elfogadta az 1997-es Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hivatal modernizációs törvényét (FDAMA), amely 2000-ben létrehozta a... ClinicalTrials.gov egy weboldal, amelyen regisztrálni lehet az összes klinikai vizsgálatot, amelyeket új gyógyszerengedélyezési kérelmek keretében végeznek a kísérleti gyógyszerek hatékonyságának vizsgálatára súlyos vagy életveszélyes állapotban lévő betegek esetében (National Library of Medicine, 2021). A klinikai vizsgálatokban felmerülő összeférhetetlenségi okok miatt létrehozták és nyilvánosan kereshetővé tették a ProPublica „Dollars for Docs” weboldalát (Tigas et al., 2019), amely a gyógyszeripari vállalatok orvosoknak fizetett összegeit tartalmazza a 2009 és 2018 közötti években, valamint az OpenPayments weboldalát (Centers for Medicare & Medicaid Services, 2022), amely a 2013 és 2021 közötti kifizetéseket tartalmazza. Ezeket az információs rendszereket azért hozták létre, mert felismerték, hogy a randomizálás automatikus pontossá és elfogulatlanná teszi a vizsgálati eredményeket, és a „hihetőség” elégtelennek bizonyult a kutatási cselszövések és a vizsgálók nem megfelelő összeférhetetlenségi indítékainak kezelésére.
Bár ezek a kísérletek az orvosi kutatások korrupciójának megreformálására vagy korlátozására segítettek, a bizonyítékok EBM álcája alatt történő félremagyarázása továbbra is fennáll. Az egyik legrosszabb példa egy, a ... folyóiratban megjelent tanulmány volt. New England Journal of Medicine 13. február 2020-án, a Covid-19 világjárvány kezdetén, „A randomizálás varázsa a valós bizonyítékok mítosza” címmel, négy ismert brit orvosstatisztikus tollából, akik jelentős kapcsolatban állnak gyógyszeripari vállalatokkal (Collins et al., 2020). Valószínűleg 2020 januárjában íródott, mielőtt a legtöbb ember tudta volna, hogy a világjárvány közeleg. A tanulmány azt állítja, hogy a randomizálás automatikusan erős vizsgálatokat hoz létre, és hogy minden nem randomizált vizsgálat bizonyító erejű szemét. Olvasáskor úgy éreztem, hogy ez az egész tudományágam, az epidemiológia elleni támadás. Azonnal megsértődött, de később megértettem a szerzők súlyos összeférhetetlenségét. Az a kijelentés, hogy csak a rendkívül megfizethetetlen RCT-bizonyítékok alkalmasak a hatósági jóváhagyásokhoz, eszközt biztosít a gyógyszeripari vállalatok számára, hogy megvédjék drága, rendkívül jövedelmező szabadalmi termékeiket a hatékony és olcsó, off-label jóváhagyott generikus gyógyszerek általi versenytől, amelyek gyártói nem engedhetnék meg maguknak a nagyszabású RCT-ket.
Randomizálás
Tehát mi a randomizálás hibája, amire utaltam, és ami mélyebb vizsgálatot igényelne ahhoz, hogy megértsük a randomizált, kontrollált (RCT) vizsgálatok és más vizsgálati tervek relatív érvényességét? A probléma a következők megértésében rejlik: zavaróA zavaró tényező olyan epidemiológiai körülmény, amelyben az expozíció és a kimenetel közötti összefüggés nem az expozíciónak, hanem egy harmadik tényezőnek (a zavaró tényezőnek) tudható be, legalábbis részben. A zavaró tényező valahogyan összefügg az expozícióval, de nem annak eredménye.
Ilyen esetekben a látszólagos expozíció-kimenetel összefüggés valójában a zavaró tényező-kimenetel összefüggésnek köszönhető. Például egy alkoholfogyasztással és rákkockázattal kapcsolatos vizsgálatot potenciálisan befolyásolhat a dohányzási előzmények, amelyek korrelálnak az alkoholfogyasztással (és nem az alkoholfogyasztás okozza őket), de valójában a megnövekedett rákkockázatot növelik. Az alkohol és a rákkockázat egyszerű elemzése, a dohányzás figyelmen kívül hagyásával, összefüggést mutatna. Azonban, ha a dohányzás hatását kontrollálják vagy módosítják, az alkohol és a rákkockázat közötti összefüggés csökkenne vagy eltűnne.
A randomizálás célja, hogy mindent egyensúlyba hozzanak a kezelési és a kontrollcsoport között, a potenciális zavaró tényezők kiküszöbölése. Van más módja is a potenciális zavaró tényezők kiküszöbölésének? Igen: mérjük meg a szóban forgó tényezőket, és korrigáljuk vagy kontrolláljuk azokat a statisztikai elemzésekben. Ebből tehát nyilvánvaló, hogy a randomizálásnak pontosan egy lehetséges előnye van, amely a nem randomizált vizsgálatokban nem áll rendelkezésre: a kontrollálása unmért zavaró tényezők. Ha a biológiai, orvosi vagy epidemiológiai összefüggések nem teljesen ismertek egy adott kimenetellel kapcsolatban, akkor nem minden releváns tényező mérhető, és ezek közül a nem mért tényezők közül néhány továbbra is zavaró tényező lehet egy adott összefüggés tekintetében.
Így a véletlenszerűsítés, elméletben, eltávolítja a nem mért tényezők által okozott potenciális zavaró tényezőket, mint a megfigyelt összefüggés magyarázatát. Ez a valószínűségi érv. A kérdés azonban az, hogy a randomizálás mennyire működik jól a valóságban, és pontosan kit kell kiegyensúlyozni a randomizálással. A klinikai vizsgálatok minden résztvevő alanyra randomizálást alkalmaznak a kezelési csoportok besorolásának meghatározásához. Ha a vizsgálat kimenetelében az egyének a teljes vizsgálat egy részhalmazát alkotják, akkor ezeket a kimenetelű személyeket a potenciális zavaró tényezők tekintetében is ki kell egyensúlyozni. Például, ha a kezelési csoportban az összes haláleset férfi, a placebo csoportban pedig mindenki nő, akkor a nem valószínűleg zavarja a kezelés hatását.
A probléma az, hogy a randomizált, kontrollált vizsgálatok (RCT) lényegében soha nem bizonyítják explicit módon a kimeneteli alanyok megfelelő randomizálását, és amit a teljes kezelési csoport randomizálásával kapcsolatban állítanak, az szinte mindig tudományosan irreleváns. Ez a probléma valószínűleg azért merül fel, mert a RCT vizsgálatokat végző személyek, valamint a cikkeiket elbíráló lektorok és folyóirat-szerkesztők nem értik kellőképpen az epidemiológiai elveket.
A legtöbb RCT publikációban a kutatók egy felületes kezdeti leíró táblázatot adnak meg a kezelési és a placebo csoportokról (oszlopokként), illetve a különböző mért tényezőkről (sorokként). Ez a táblázat a kezelési és a placebo alanyok százalékos eloszlását mutatja nem, korcsoport, rassz/etnikai hovatartozás stb. szerint. Ezeknek a táblázatoknak a harmadik oszlopa általában a kezelési és a placebo alanyok közötti gyakorisági különbség p-érték statisztikája az egyes mért tényezők tekintetében. Lazán fogalmazva, ez a statisztika annak valószínűségét becsüli meg, hogy a kezelési és a placebo alanyok közötti ilyen nagy gyakorisági különbség véletlenül is előfordulhatott. Tekintettel arra, hogy az alanyokat teljes mértékben véletlenül osztották be a kezelési csoportjaikba, a randomizációs véletlen folyamatának statisztikai vizsgálata tautologikus és irreleváns. Az, hogy egyes RCT-kben egyes tényezők szélsőségesebbnek tűnhetnek, mint amit a véletlenszerűség megengedne, csak azért van, mert a sorok alján több tényezőt is megvizsgáltak az eloszlási különbségek szempontjából, és ilyen körülmények között a többszörös összehasonlítások statisztikai kontrollját kell alkalmazni.
Az RCT leíró táblázat harmadik oszlopában nem p-értékre van szükség, hanem az adott sorfaktor zavaró hatásának nagyságrendjére. A zavaró tényezőt nem az méri, hogyan történt, hanem az, hogy mennyire súlyos.Karrier epidemiológusként szerzett tapasztalataim szerint a zavaró tényezők legjobb mérőszáma a kezelés-kimenetel kapcsolat nagyságának százalékos változása a zavaró tényező figyelembevételével és anélkül. Tehát például, ha a nem szerinti korrekcióval a kezelés 25%-kal csökkenti a halálozást (relatív kockázat = 0.75), de korrekció nélkül 50%-kal, akkor a nem szerinti korrekció nagysága (0.75 – 0.50) / 0.75 = 33%. Az epidemiológusok általában a 10%-nál nagyobb változást ilyen korrekcióval annak tekintik, hogy a zavaró tényezők jelen vannak, és azokat kontrollálni kell.
Amint azt megfigyeltem, a legtöbb RCT publikáció nem közli a zavaró becslések nagyságrendjét a teljes kezelési csoportjára vonatkozóan, és soha nem a kimeneteli alanyokra vonatkozóan. Tehát nem lehet megmondani, hogy a kimeneteli alanyokat megfelelően randomizálták-e a cikk leíró táblázatában megadott összes tényezőre. Az RCT vizsgálatok potenciális végzetes hibája azonban, ami nem teheti őket jobbá a nem randomizált vizsgálatoknál, sőt, bizonyos esetekben rosszabbá, az, hogy a randomizálás csak akkor működik, ha nagyszámú alanyt randomizáltak (Deaton és Cartwright, 2018), és ez kifejezetten a kimeneteli alanyokra vonatkozik, nem csak a teljes vizsgálatra.
Képzeljük el, hogy tízszer feldobunk egy érmét. Könnyen véletlenül (34%) legalább hét fej és három írás jön ki, vagy fordítva. Ennek a különbségnek a nagysága, 7/3 = 2.33, potenciálisan meglehetősen nagy a lehetséges zavaró tényezők szempontjából. Másrészt viszont ugyanazon 2.33-as nagyságrendű előfordulása 70 feldobásból 100 vagy több fej esetén ritka, p=.000078. Ahhoz, hogy a randomizálás működjön, mind a kezelési, mind a placebo csoportban jelentős számú kimeneteli eseménynek kell lennie, mondjuk 50-nek vagy többnek mindkét csoportban. Ez a randomizált, kontrollált vizsgálatok (RCT) kimondatlan potenciális fő hibája, ami haszontalanná teszi a hihetőségi érvüket, mivel az RCT vizsgálatok általában úgy vannak kialakítva, hogy elegendő statisztikai erejük legyen ahhoz, hogy statisztikailag szignifikánsnak találják elsődleges eredményüket, ha a kezelés a várakozásoknak megfelelően működik, de nem úgy, hogy elegendő kimeneteli alanyuk legyen ahhoz, hogy a potenciális zavaró tényezőt mondjuk 10% alá csökkentsék.
Erre a problémára egy fontos példa látható a Pfizer BNT162b2 mRNS Covid-19 vakcina első publikált hatékonysági RCT eredményében (Polack et al., 2020). Ezt a vizsgálatot elég nagynak (43,548 19 randomizált résztvevő) és elég fontosnak (Covid-XNUMX) tekintették ahhoz, hogy a feltételezett RCT valószínűsége miatt biztosítsa a publikációt a „rangos” folyóiratban. New England Journal of MedicineA tanulmány elsődleges kimenetele a Covid-19 előfordulása volt, legalább hét nappal a vakcina vagy a placebo injekció második adagja után. Míg azonban a placebo alanyok között 162 esetet figyeltek meg, ami elegendő a jó randomizáláshoz, a beoltott alanyok között csak nyolc esetet találtak, ami közel sem volt elegendő ahhoz, hogy a randomizálás bármilyen hatással legyen a zavaró tényezőkre.
Az általános epidemiológiai tapasztalatok alapján egy ekkora becsült relatív kockázat (körülbelül 162/8 = 20) valószínűleg nem teljes mértékben a zavaró tényezőknek tudható be, de a relatív kockázat pontossága vagy az általa implicitált hatékonyság ((20 – 1)/20 = 95%) kétséges. Az, hogy ez a használatban lévő vakcina nem bizonyult ilyen hatékonynak a fertőzés kockázatának csökkentésében, nem meglepő, tekintettel a vizsgálati eredmények gyengeségére, mivel a minta mérete nem volt megfelelő ahhoz, hogy biztosítsa a randomizálás működését mind a kezelési, mind a placebo csoportban.
Ez az epidemiológiai „merülés a rejtelmeibe” rávilágít arra, hogy egy olyan RCT vizsgálat, amelyben a vizsgálat minden egyes kezelési ágában kevesebb, mint 50 kimeneteli alany vesz részt, miért nem vagy alig jelenthet igényt arra, hogy elkerülje a nem mért tényezők okozta esetleges zavaró tényezőket. De azt is nyilvánvalóvá teszi, hogy miért lehet egy ilyen vizsgálat… rosszabb mint egy azonos expozícióval és eredménnyel végzett, nem randomizált, kontrollált vizsgálat. A nem randomizált vizsgálatokban a kutatók tudják, hogy számos tényező, lehetséges zavaró tényezőkként, befolyásolhatja az eredmény bekövetkezését, ezért mindent mérnek, amit relevánsnak gondolnak, hogy aztán ezeket a tényezőket a statisztikai elemzések során korrigálják és kontrollálják.
A randomizált, kontrollált vizsgálatokban (RCT-k) azonban a kutatók rutinszerűen úgy gondolják, hogy a randomizálás sikeres volt, és ezért korrigálatlan statisztikai elemzéseket végeznek, ami potenciálisan zavaró eredményeket hozhat. Amikor azt látjuk, hogy a RCT-ket „nagy” vizsgálatokként mutogatják a több tízezer résztvevőjük miatt, akkor ezen túl kell tekintenünk a vizsgálat kezelési karjaiban előforduló elsődleges kimeneteli események számára. A kis számú elsődleges kimeneteli eseményt tartalmazó vizsgálatok haszontalanok, és nem szabad őket közzétenni, nemhogy közegészségügyi vagy politikai megfontolásokból hivatkozni rájuk.
Empirikus bizonyíték
A fentiek elolvasása után azt gondolhatnánk, hogy a randomizált és nem randomizált vizsgálatokkal kapcsolatos érvek nagyon is hihetőek, de mi a helyzet az ezeket alátámasztó empirikus bizonyítékokkal? Ehhez a Cochrane Library Database of Systematic Reviews (Anglemyer et al., 2014) nagyon alapos elemzést végzett. Ez a tanulmány hét elektronikus publikációs adatbázist keresett át 1990 januárja és 2013 decembere közötti időszakra vonatkozóan, hogy azonosítsa az összes olyan szisztematikus áttekintő cikket, amely összehasonlította „a [randomizált] vizsgálatokban tesztelt beavatkozások hatékonyságát vagy eredményességét mérő kvantitatív hatásméret-becsléseket a megfigyeléses vizsgálatokban tesztelt beavatkozásokkal”. Lényegében a metaanalízisek metaanalíziseként az elemzés több ezer egyedi vizsgálat-összehasonlítást tartalmazott, amelyeket 14 áttekintő cikkben foglaltak össze.
A lényeg: átlagosan mindössze 8%-os különbség (95%-os konfidenciahatár, -4% és 22% között, statisztikailag nem szignifikáns) a randomizált, kontrollált vizsgálatok (RCT-k) és a megfelelő, nem randomizált vizsgálatok eredményei között. Összefoglalva, ez a tudásbázis – mind az empirikus, mind az epidemiológiai elveken alapuló – azt mutatja, hogy az úgynevezett „hihetőségi” elvvel ellentétben a randomizált vizsgálatok nem rendelkeznek automatikus rangsorolással az orvosi bizonyítékok aranystandardjaként vagy az orvosi bizonyítékok egyetlen elfogadható formájaként, és hogy minden vizsgálatot kritikusan és objektíven kell megvizsgálni a saját erősségei és gyengeségei, valamint az erősségek és gyengeségek mértéke szempontjából.
Egyéb valószínűségek
A Covid-19 világjárvány alatt számos más tudományos bizonyítékon alapuló állítást is felhasználtak a közegészségügyi politikák igazolására, beleértve magát a világjárvány okozta vészhelyzet kihirdetését is. Ezek mögött sok esetben az a hihető, de téves elv állt, hogy a közegészségügyi világjárvány-kezelés célja a SARS-CoV-2 vírussal fertőzöttek számának minimalizálása.
Ez a szabályozás nyilvánvalónak tűnhet, de általános szabályozásként helytelen. Amit minimalizálni kell, azok a világjárvány káros következményei. Ha a fertőzés a legtöbb embernél kellemetlen vagy bosszantó tüneteket okoz, de nem okoz súlyos vagy hosszú távú problémákat – ahogy az általában a SARS-CoV-2 esetében, különösen az Omikron-korszakban –, akkor nem lenne kézzelfogható előnye az általános közegészségügyi beavatkozásoknak és korlátozásoknak, amelyek sértik az ilyen egyének természetes vagy gazdasági jogait, és önmagukban is kárt okoznak.
A nyugati társadalmak, beleértve az Egyesült Államokat is, könnyedén kezelik az évenkénti légúti fertőzéshullámokat anélkül, hogy világjárványos vészhelyzetet hirdetnének, annak ellenére, hogy évente több millió fertőzöttet okoznak, mivel a fertőzés következményeit általában orvosilag enyhe eseteknek tekintik, sőt, akár évente több tízezer halálesetet is figyelembe vesznek.
A Covid-19 világjárvány első néhány hónapjában megállapították, hogy a fertőzés okozta halálozási kockázat több mint 1,000-szeresére változott a korosztályok között, és hogy a krónikus egészségügyi problémákkal – például cukorbetegséggel, elhízással, szívbetegséggel, vesebetegséggel, rákos megbetegedésekkel stb. – nem rendelkező embereknél elhanyagolható a halálozási kockázat, és nagyon alacsony a kórházi kezelés kockázata. Abban az időben egyértelmű volt meghatározni a magas kockázatú egyének kategóriáit, akik átlagosan profitálnának a közegészségügyi beavatkozásokból, szemben az alacsony kockázatú egyénekkel, akik sikeresen átvészelik a fertőzést jelentős vagy hosszú távú problémák nélkül. Így egy megszállott, univerzális világjárvány-kezelési rendszer, amely nem tett különbséget a kockázati kategóriák között, eleve ésszerűtlen és elnyomó volt.
Ennek megfelelően a fertőzés terjedésének csökkentésére irányuló, hihetőségen alapuló intézkedések, még ha hatékonyak is voltak e cél elérésében, nem szolgálták a jó pandémiakezelést. Ezeket az intézkedéseket azonban eleve soha nem igazolták tudományos bizonyítékok. A két méteres társadalmi távolságtartási szabály a CDC önkényes kitalálása volt (Dangor, 2021). Az arcmaszkok viselésének előnyeire vonatkozó állítások ritkán különböztették meg a viselő számára nyújtott potenciális előnyöket – akik számára az ilyen viselés személyes döntés lenne, hogy elfogadják-e az elméleti kockázatot – a szemtanúk számára nyújtott előnyökkel szemben, az úgynevezett „forráskontroll” elvével, ahol a közegészségügyi megfontolások jogosan alkalmazhatók. A légúti vírusok maszkalapú forráskontrolljával kapcsolatos tanulmányok, ahol a vizsgálatok nem tartalmaznak végzetes hibákat, nem mutattak számottevő előnyt a fertőzés terjedésének csökkentésében (Alexander, 2021; Alexander, 2022; Burns, 2022).
Az általános népességkizárásokat soha nem alkalmazták nyugati országokban, és nincs bizonyíték arra, hogy bármilyen más hatást érnének el az elkerülhetetlen elhalasztásán kívül (Meunier, 2020), amint azt az ausztrál népességi adatok is egyértelműen mutatják (Worldometer, 2022). Az influenzajárvány megfékezésére irányuló közegészségügyi intézkedések végleges megvitatása során (Inglesby és mtsai., 2006)a szerzők kijelentik: „Nincsenek olyan történelmi megfigyelések vagy tudományos tanulmányok, amelyek alátámasztanák a potenciálisan fertőzött emberek csoportjainak hosszabb ideig tartó karanténba helyezését az influenza terjedésének lassítása érdekében. Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) írócsoportja az irodalom áttekintése és a kortárs nemzetközi tapasztalatok figyelembevétele után arra a következtetésre jutott, hogy „a kényszerű izoláció és karantén hatástalan és nem praktikus”. … A nagymértékű karantén negatív következményei annyira szélsőségesek (a beteg emberek kényszerű bezárása; nagy népesség mozgásának teljes korlátozása; a létfontosságú ellátmány, gyógyszerek és élelmiszerek eljuttatásának nehézségei a karanténzónán belüli emberekhez), hogy ezt az enyhítő intézkedést komolyan ki kell zárni a mérlegelésből.”
Az utazási korlátozásokkal kapcsolatban Inglesby és munkatársai (2006) megjegyzik: „Az olyan utazási korlátozások, mint a repülőterek lezárása és az utazók átvilágítása a határokon, történelmileg hatástalanok voltak. Az Egészségügyi Világszervezet Írócsoportja arra a következtetésre jutott, hogy „a belépő utazók nemzetközi határokon történő átvilágítása és karanténba helyezése nem késleltette jelentősen a vírus behurcolását a múltbeli világjárványokban... és valószínűleg még kevésbé lesz hatékony a modern korban.”” Az iskolabezárásokról (Inglesby és munkatársai, 2006): „A korábbi influenzajárványok során az iskolabezárások hatása a megbetegedési arányokra vegyes volt. Egy izraeli tanulmány a légúti fertőzések csökkenéséről számolt be egy kéthetes tanársztrájk után, de a csökkenés csak egyetlen napig volt megfigyelhető. Másrészt, amikor az iskolák téli szünetre bezártak az 2-as chicagói világjárvány idején, „több influenzás eset alakult ki a tanulók körében... mint amikor az iskolák dolgoztak.”
Ez a vita világossá teszi, hogy ezek az intézkedések, amelyek állítólag a hatékonyságuk valószínűségére hivatkozva akadályozzák a vírus terjedését, egyrészt tévesek voltak a világjárvány kezelésében, másrészt pedig nem támasztották alá tudományos bizonyítékok a terjedés csökkentésében való hatékonyságukat illetően. Nagymértékű népszerűsítésük a közegészségügyi politikák kudarcát mutatta a Covid-19 korszakában.
Hihetőség vs. rossz tudomány
Felvethető az az érv, hogy a különféle közegészségügyi politikákat, valamint a nagyközönség számára elérhető információkat nem a hihetőség, hanem a rossz vagy végzetesen hibás tudomány támasztja alá, amelyek valódi tudománynak álcázzák magukat. Például a saját, nem lektorált folyóiratában, Morbiditási és mortalitási heti jelentésekA CDC számos elemzést publikált a vakcinák hatékonyságáról. Ezek a jelentések keresztmetszeti vizsgálatokat írtak le, de úgy elemezték őket, mintha eset-kontroll vizsgálatok lennének, szisztematikusan becsült esélyhányados paramétereket használva a relatív kockázatok helyett a vakcina hatékonyságának kiszámításához. Amikor a vizsgálati eredmények ritkák, mondjuk a vizsgálati alanyok kevesebb, mint 10%-a, akkor az esélyhányadosok megközelíthetik a relatív kockázatokat, de egyébként az esélyhányadosok általában túlbecsültek. A keresztmetszeti vizsgálatokban azonban a relatív kockázatok közvetlenül kiszámíthatók, és relatív kockázati regresszióval (Wacholder, 1986) korrigálhatók a potenciális zavaró tényezőkkel, hasonlóan a logisztikus regresszió eset-kontroll vizsgálatokban történő alkalmazásához.
Egy reprezentatív példa erre a harmadik dózisú Covid-19 vakcinák hatékonyságát vizsgáló tanulmány (Tenforde et al., 2022). Ebben a tanulmányban „…az IVY Network 4,094, ≥18 éves felnőttet vont be”, és a releváns alanyok kizárása után „2,952 kórházban fekvő beteget vontak be (1,385 esetbeteg és 1,567 nem COVID-19 kontroll).” A keresztmetszeti vizsgálatok – felépítésüknél fogva – az alanyok teljes számát azonosítják, míg az esetek és a kontrollok, valamint a kitett és nem kitett személyek száma a vizsgáló beavatkozásán kívül történik, azaz bármilyen természetes folyamat révén, amely a vizsgált orvosi, biológiai és epidemiológiai mechanizmusok alapját képezi. A teljes alanyszám kiválasztásával a Tenforde et al. tanulmánya definíció szerint keresztmetszeti felépítésű. Ez a tanulmány 82%-os vakcinahatékonyságot jelentett az immunhiányos állapot nélküli betegek körében. Ez a becslés 1 – 0.82 = 0.18 korrigált esélyhányadost tükröz. Azonban az oltottak között az esetszám 31%, az oltatlanok között pedig 70% volt, ami egyik sem elég ritka ahhoz, hogy az esélyhányados közelítést használjuk a vakcina hatékonyságának kiszámításához. A tanulmányjelentés 3. táblázatában szereplő számok alapján 0.45-ös korrigálatlan relatív kockázatot és 0.43-as hozzávetőlegesen korrigált relatív kockázatot számoltam, ami a vakcina valódi hatékonyságát 1 – 0.43 = 57%-nak adja, ami lényegesen eltér és sokkal rosszabb, mint a cikkben bemutatott 82%.
Más kontextusban, miután publikáltam egy összefoglaló áttekintő cikket a hidroxiklorokin (HCQ) korai járóbeteg-ellátásban történő alkalmazásáról a Covid-19 esetében (Risch, 2020), számos klinikai vizsgálatot publikáltam, amelyek megpróbálták bizonyítani, hogy a HCQ hatástalan. Az első ilyen úgynevezett „cáfolatokat” kórházban kezelt betegeken végezték, akiknek betegsége patofiziológiájában és kezelésében szinte teljesen eltér a korai járóbeteg-ellátásban részesülőkétől (Park et al., 2020). Az áttekintésemben tárgyalt fontos kimeneteleket, a kórházi kezelés és a halálozás kockázatait, ezekben a munkákban elterelte a figyelmemet a szubjektív és kevésbé jelentős kimenetelekre, mint például a vírusteszt pozitivitásának időtartama vagy a kórházi tartózkodás hossza.
Ezt követően elkezdtek publikálni ambuláns HCQ-használatról szóló randomizált, kontrollált vizsgálatokat (RCT-ket). Egy tipikus ilyen vizsgálat Caleb Skipper és munkatársai (2020) vizsgálata. A vizsgálat elsődleges végpontja a tünetek súlyosságának általános, önbevalláson alapuló változása volt 14 nap alatt. Ez a szubjektív végpont kevéssé volt jelentős a világjárvány szempontjából, különösen mivel a kutatócsoport vizsgálataiban részt vevő alanyok mérsékelten tudták megállapítani, hogy a vizsgálat HCQ- vagy placebo-karjában vannak-e (Rajasingham et al., 2021), így az önbevalláson alapuló eredmények nem voltak annyira vakok a gyógyszeres karokra. Statisztikai elemzéseikből a szerzők helyesen arra a következtetésre jutottak, hogy „a hidroxi-klorokin nem csökkentette jelentősen a tünetek súlyosságát korai, enyhe COVID-19-ben szenvedő járóbetegeknél”. Az általános média azonban úgy számolt be erről a vizsgálatról, hogy azt mutatja, hogy „a hidroxi-klorokin nem működik”. Például Jen Christensen (2020) a... CNN Health orvosi folyóiratban csütörtökön megjelent tanulmány szerint a hidroxiklorokin nevű maláriaellenes gyógyszer nem volt előnyös a nem kórházban fekvő, enyhe Covid-19 tünetekkel küzdő betegeknél, akiket a fertőzés korai szakaszában kezeltek. Annals of Internal Medicine. "
Valójában a Skipper-tanulmány két fontos kimenetelről, a kórházi kezelés és a halálozás kockázatáról számolt be: placebóval 10 kórházi kezelés és 1 haláleset; HCQ-val 4 kórházi kezelés és 1 haláleset. Ezek a számok a kórházi kezelés kockázatának 60%-os csökkenését mutatják, ami bár statisztikailag nem szignifikáns (p=0.11), teljes mértékben összhangban van az ambuláns betegek HCQ-használatának kórházi kezelési kockázatát vizsgáló összes többi vizsgálattal (Risch, 2021). Mindazonáltal ez a kis számú kimeneteli esemény közel sem elegendő ahhoz, hogy a randomizálás bármilyen tényezőt kiegyensúlyozzon, és a tanulmány lényegében haszontalan ezen az alapon. A laikus szakirodalomban azonban továbbra is félreértelmezték, mintha azt mutatná, hogy a HCQ nem jár előnnyel ambuláns használat esetén.
Következtetések
Számos más eset is előfordult a hihető tudományos sületlenség vagy a hamis tudomány terén a Covid-19 világjárvány alatt. Amint azt a visszavont Surgisphere cikkek esetében is láthattuk, az orvosi folyóiratok rutinszerűen és kritikátlanul publikálják ezeket az ostobaságokat, amíg a következtetések összhangban vannak a kormányzati politikákkal. Ezt a hamis tudást a legmagasabb szinteken terjesztette az NSC, az FDA, a CDC, az NIH, a WHO, a Wellcome Trust, az AMA, orvosi szakbizottságok, állami és helyi közegészségügyi ügynökségek, multinacionális gyógyszeripari vállalatok és más szervezetek világszerte, amelyek megszegték a nyilvánossággal szembeni kötelezettségeiket, vagy szándékosan úgy döntöttek, hogy nem értik a hamis tudományt.
Az amerikai szenátus nemrégiben harmadszorra is megszavazta a Covid-19 miatti szükségállapot megszüntetését, Biden elnök azonban kijelentette, hogy megvétózza az intézkedést, mert „félelem” van a járvány kiújulásától. ügyszámokKollégáimmal közel egy évvel ezelőtt azzal érveltünk, hogy a világjárvány okozta vészhelyzet véget ért (Risch et al., 2022), mégis továbbra is töretlenül hivatkoznak a esetszámokra az emberi jogok „vészhelyzet” leple alatti elnyomásának igazolására.
A hagyományos média és a közösségi média nagy része általi hatalmas cenzúra megakadályozta a rossz és hamis tudományról szóló nyilvános viták nagy részét. A cenzúra a védhetetlenek eszköze, mivel az érvényes tudomány eredendően megvédi önmagát. Amíg a nyilvánosság nem kezdi megérteni a hihetőség és a tudomány közötti különbséget, és azt, hogy mekkora erőfeszítéseket tettek a tudományos „termék” tömeggyártására, amely tudománynak tűnik, de nem az, addig a folyamat folytatódni fog, és az autoriter hatalmra törekvő vezetők továbbra is erre fognak támaszkodni hamis igazolásként.
Referenciák
Alexander, PE (2021. december 20.). Több mint 150 összehasonlító tanulmány és cikk a maszkok hatástalanságáról és káros hatásairólBrownstone Intézet. https://brownstone.org/articles/more-than-150-comparative-studies-and-articles-on-mask-ineffectiveness-and-harms/
Alexander, PE (2022. június 3.). A CDC nem hajlandó közzétenni a maszkvizsgálatának javításátBrownstone Intézet. https://brownstone.org/articles/cdc-refuses-to-post-the-fix-to-its-mask-study/
Anglemyer, A., Horvath, HT, Bero, L. (2014). Megfigyeléses vizsgálati tervekkel értékelt egészségügyi eredmények összehasonlítása a randomizált vizsgálatokban értékelt eredményekkel (Áttekintés). Cochrane Systematic Reviews adatbázis, 4, MR000034. cikk. https://doi.org/10.1002/14651858.MR000034.pub2
Bae, J.-M. (2016). Javaslat a táplálkozási epidemiológia megfigyeléses vizsgálatainak szisztematikus áttekintéseiben a minőségértékelésre. Járványtan és egészségügy, 38, e2016014. cikk. https://doi.org/10.4178/epih.e2016014
Berger, MA (2011). A szakértői vallomások elfogadhatósága. Nemzeti Kutatási Tanács, A Tudományos Bizonyítékokról szóló referencia kézikönyv harmadik kiadásának kidolgozásával foglalkozó bizottság, Tudományos bizonyítékokról szóló referencia kézikönyvHarmadik kiadás (11–36. o.). National Academies Press. https://nap.nationalacademies.org/catalog/13163/reference-manual-on-scientific-evidence-third-edition
Burns, E. (2022. november 10.). Egy újabb nap, egy újabb szörnyű maszktanulmány. Nézzünk körül a maszkokkal kapcsolatos legújabb, alacsony színvonalú tudományos eredmények mögött.Alverem. https://emilyburns.substack.com/p/another-day-another-terrible-mask
Medicare és Medicaid Szolgáltatások Központja. (2022. június). Nyitott fizetések kereséseAz Egyesült Államok Egészségügyi és Humán Szolgáltatások Minisztériuma, Medicare és Medicaid Szolgáltatások Központja. https://openpaymentsdata.cms.gov/
Christensen, J. (2020. július 16.). A hidroxiklorokin nem segít a kórházban nem kezelt Covid-19 betegeken sem, állítja egy új tanulmány.CNN Egészségügy. https://www.cnn.com/2020/07/16/health/hydroxychloroquine-doesnt-work-hospitalized-patients/
Collins, R., Bowman, L., Landray, M. és Peto, R. (2020). A véletlenszerűség varázsa a valós bizonyítékok mítoszával szemben. New England Journal of Medicine, 382 (7), 674-678. https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMsb1901642
Dangor, G. (2021, szeptember 19.). A CDC két méteres társadalmi távolságtartási szabálya „önkényes” volt, mondja az FDA volt biztosa. Forbes. https://www.forbes.com/sites/graisondangor/2021/09/19/cdcs-six-foot-social-distancing-rule-was-arbitrary-says-former-fda-commissioner/
Deaton, A. és Cartwright, N. (2018). A randomizált, kontrollált vizsgálatok megértése és félreértése. Társadalomtudomány és orvostudomány, 210, 2-21. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2017.12.005
Feynman, RP (1974). Cargo Cult Science. Mérnöki és Tudományos, 37 (7), 10-13. https://resolver.caltech.edu/CaltechES:37.7.CargoCult
Goldberger, J., Waring, CH, és Willets, DG (1915). A pellagra megelőzése: Étrendi teszt intézményi fogvatartottak körében. Közegészségügyi jelentések, 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). A Newcastle Ottawa Skála tesztelése alacsony megbízhatóságot mutatott az egyes értékelők között. Journal of Clinical Epidemiology, 66, 982-993. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2013.03.003
Hill, AB (1965). A környezet és a betegség: összefüggés vagy okság. A Királyi Orvostudományi Társaság folyóirata, 58 (5), 295-300. https://doi.org/10.1177/003591576505800503
Inglesby, TV, Nuzzo, JB, O'Toole, T., Henderson, DA (2006). Betegségmérséklő intézkedések a pandémiás influenza elleni védekezésben. Biobiztonság és bioterrorizmus: biovédelmi stratégia, gyakorlat és tudomány4 (4): 366-375. https://doi.org/10.1089/bsp.2006.4.366
Meunier, T. (2020. május 1.). A nyugat-európai országokban történő teljes bezárási politikának nincs nyilvánvaló hatása a COVID-19 járványra. medRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.04.24.20078717
MSNBC. (2021. június 9.). Fauci válaszol a republikánusok támadásaira [Videó]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=z-tfZr8Iv0s
Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (2021. május). ClinicalTrials.gov. Történet, irányelvek és törvényekAz Egyesült Államok Egészségügyi és Humán Szolgáltatások Minisztériuma, Nemzeti Egészségügyi Intézetek, Nemzeti Orvostudományi Könyvtár. https://clinicaltrials.gov/ct2/about-site/history
Park, JJH, Decloedt, EH, Rayner, CR, Cotton, M., Mills, EJ (2020). A COVID-19 betegség stádiumainak klinikai vizsgálatai: bonyolultak és gyakran félreértelmezettek. 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, P., Cooperina, P, K. Frenck, RW, Jr., Hammitt, LL, …, Gruber, WC (2020). A BNT162b2 mRNS Covid-19 vakcina biztonságossága és hatékonysága. 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). Hidroxiklorokin, mint preexpozíciós profilaxis a 2019-es koronavírus-betegség (COVID-19) esetén az egészségügyi dolgozóknál: randomizált vizsgálat. Clinical Infectious Diseases, 72(11), e835-e843. https://doi.org/10.1093/cid/ciaa1571
Risch, HA (2020). Tünetileg jelentkező, magas kockázatú COVID-19 betegek korai járóbeteg-ellátása, amelyet azonnal fokozni kell, mint a világjárvány okozta válság kulcsfontosságú tényezőjét. American Journal of Epidemiology, 189 (11), 1218-1226. https://doi.org/10.1093/aje/kwaa093
Risch, HA (2021. június 17.). Hidroxiklorokin a magas kockázatú COVID-19 járóbetegek korai kezelésében: hatékonysági és biztonságossági bizonyítékokEarlyCovidCare.org, https://earlycovidcare.org/wp-content/uploads/2021/09/Evidence-Brief-Risch-v6.pdf
Risch, H., Bhattacharya, J., Alexander, PE (2022. január 23.). A vészhelyzetnek véget kell vetni, most azonnalBrownstone Intézet. https://brownstone.org/articles/the-emergency-must-be-ended-now/
Sackett, DL, Rosenberg, WMC, Gray, JAM, Haynes, RB és Richardson, WS (1996). Bizonyítékokon alapuló orvoslás: mi az és mi nem. BMJ, 312, 71. cikk. 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). Hidroxiklorokin nem kórházban kezelt felnőtteknél korai COVID-19-ben: randomizált vizsgálat. 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, október 17.). Dollárok orvosokért. Hogyan jutottak el az iparági dollárok az orvosokhoz. ProPublica. https://projects.propublica.org/docdollars/
Wacholder, S. (1986). Binomiális regresszió a GLIM-ben: kockázati arányok és kockázati különbségek becslése. American Journal of Epidemiology, 123 (1), 174-184. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aje.a114212
Whelan, R. (2020. augusztus 3.). 2020-08-03 – CNN COVID interjú Harvey Risch-sel, a Yale epidemiológusával [Videó]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=gGO6Ke81bUQ
Világmérő. (2022. november 15.). Összes koronavírusos eset AusztráliábanVilágmérő. https://www.worldometers.info/coronavirus/country/australia/
Csatlakozz a beszélgetéshez:
Megjelent egy Creative Commons Nevezd meg! 4.0 Nemzetközi licenc
Újranyomtatáshoz kérjük, állítsa vissza a kanonikus linket az eredetire. Brownstone Intézet Cikk és szerző.
