KOPĪGOT | DRUKĀT | SŪTĪT E-PASTU
"Uzbrukumi man, atklāti sakot, ir uzbrukumi..." zinātne”. ~ Entonijs Fauči, 9. gada 2021. jūnijs (MSNBC).
Neprātīgi.
Pirmkārt, Dr. Fauči nav precīzi ziņojis par zinātniskiem jautājumiem visas Covid-19 pandēmijas laikā. Otrkārt, zinātnes būtiskākā dialektika ir strīdēšanās, jautājumu uzdošana un debatēšana. Bez debatēm zinātne ir tikai propaganda.
Tomēr varētu jautāt, kā gan gandrīz trīs gadus ir bijis iespējams iepazīstināt Amerikas sabiedrību, ja ne starptautisko sabiedrību, ar tehniskiem materiāliem un panākt vispārēju izpratni, ka šie jautājumi ir “zinātniski”, lai gan patiesībā tie tādi nav? Es apgalvoju, ka tas, kas pandēmijas laikā šīm sabiedrībām ir pasniegts ar tradicionālo mediju starpniecību, lielākoties ir bijis ticamība, nevis zinātne, un ka gan Amerikas, gan starptautiskā sabiedrība, kā arī lielākā daļa ārstu un paši zinātnieki nespēj pateikt atšķirību. Tomēr atšķirība ir fundamentāla un dziļa.
Zinātne sākas ar teorijām, hipotēzēm, kurām ir pārbaudāmas empīriskas sekas. Tomēr šīs teorijas nav zinātne; tās motivēt zinātne. Zinātne rodas, kad indivīdi veic eksperimentus vai novērojumus, kas ietekmē teoriju sekas vai sekas. Šie atklājumi parasti apstiprina vai atspēko teorijas, kuras pēc tam tiek modificētas vai atjauninātas, lai pielāgotos jaunajiem novērojumiem, vai atmestas, ja pārliecinoši pierādījumi liecina, ka tās neapraksta dabu. Pēc tam cikls atkārtojas. Zinātne ir empīriska vai novērojumu darba veikšana, lai iegūtu pierādījumus, kas apstiprina vai atspēko teorijas.
Kopumā teorijas parasti ir ticami apgalvojumi, kas apraksta kaut ko konkrētu par to, kā darbojas daba. Ticamība ir skatītāja acīs, jo tas, kas ir ticams tehniski zinošam ekspertam, var nebūt ticams nespeciālistam. Piemēram, — iespējams, pārāk vienkāršots — heliocentrisms nebija ticams, pirms Nikolajs Koperniks 1543. gadā publicēja savu teoriju, un tas nebija īpaši ticams arī pēc tam diezgan ilgu laiku, līdz Johanness Keplers saprata, ka Tiho Brahes veiktie astronomiskie mērījumi liecina par Kopernika riņķa orbītu pārvēršanu elipsēs, kā arī ka matemātiskie noteikumi, šķiet, regulē planētu kustības pa šīm elipsēm — tomēr šo matemātisko noteikumu iemesli, pat ja tie bija labi kustību apraksti, nebija ticami, līdz Īzaks Ņūtons 1687. gadā postulēja universāla gravitācijas spēka esamību starp masām, kā arī masai proporcionālu, apgriezti kvadrātā proporcionālu attāluma likumu, kas regulē gravitācijas pievilkšanās spēka lielumu, un novēroja daudzas kvantitatīvas parādības, kas saskan ar šo teoriju un to apstiprina.
Mūsdienās mēs gandrīz nedomājam par eliptisku heliocentrisku Saules sistēmas orbītu ticamību, jo novērojumu dati, kas aptver 335 gadus, ir ļoti saskanīgi ar šo teoriju. Taču mēs varētu vilcināties uzskatīt par ticamu, ka gaisma vienlaikus pārvietojas gan kā daļiņas, gan kā viļņi, un ka gaismas mērījumu veikšana, tas, ko mēs darām kā novērotāji, nosaka, vai mēs novērojam daļiņu vai viļņu uzvedību, un mēs varam izvēlēties novērot vai nu daļiņas, vai viļņus, bet ne abus vienlaikus. Daba ne vienmēr ir ticama.
Taču tik un tā ticamām teorijām ir viegli noticēt, un tā ir problēma. Tieši ar to mums ir baroti gandrīz trīs gadus Covid-19 pandēmijas laikā. Patiesībā mums daudz ilgāk ir baroti ar ticamību, nevis zinātni.
Kravas kulta zinātne
Šarlatāni, kas it kā locīja karotes ar savu prātu vai apgalvoja, ka pēta neapstiprināmu, neatkārtojamu "ekstrasensorisko uztveri", bija ļoti populāri 1960. gs. sešdesmitajos un septiņdesmitajos gados. Dīvainā pārliecība par to, ko "zinātne" varētu izveidot, sasniedza tādu līmeni, ka Nobela prēmijas fizikā laureāts Ričards Feinmans 1970. gada Kalifornijas Tehnoloģiju institūta (Caltech) izlaiduma runā (Feinmans, 1974) nožēloja šādus iracionālus uzskatus. Viņa piezīmes nebija adresētas plašai sabiedrībai, bet gan Kalifornijas Tehnoloģiju institūta absolventiem, no kuriem daudziem bija lemts kļūt par akadēmiskajiem zinātniekiem.
Savā uzrunā Feinmans aprakstīja, kā Dienvidjūras salu iedzīvotāji pēc Otrā pasaules kara atdarināja tur izvietotos ASV karavīrus, kuri bija vadījuši lidmašīnu piegāžu nosēšanos. Salu iedzīvotāji, izmantojot vietējos materiālus, atveidoja amerikāņu gvardes formu un uzvedību, ko bija redzējuši, taču piegādēm netika piegādāts.
Mūsu kontekstā Feinmana doma būtu tāda, ka, kamēr teorijai nav objektīvu empīrisku pierādījumu, tā paliek tikai teorija neatkarīgi no tā, cik ticama tā varētu šķist ikvienam, kas to aizstāv. Salu iedzīvotāji nepamanīja būtisko faktu, ka viņi nesaprata, kā darbojas apgādes sistēma, neskatoties uz to, cik ticama viņiem šķita tās reproducēšana. Ka Feinmans jutās spiests brīdināt Kalifornijas Tehnoloģiju institūta absolventus par atšķirību starp ticamību un zinātni, norādot, ka šī atšķirība netika pienācīgi apgūta viņu institūta izglītībā. Tas netika skaidri mācīts, kad šis autors bija bakalaura students tajos gados, bet kaut kādā veidā no mums tika sagaidīts, ka mēs to būsim apguvuši "ar osmozes palīdzību".
Uz pierādījumiem balstīta medicīna
Mūsdienās, iespējams, nav lielāka ticamības viltus par “uz pierādījumiem balstīta medicīna”(EBM). Šo terminu 1990. gadā ieviesa Gordons Gajats pēc tam, kad viņa pirmais mēģinājums “Zinātniskā medicīna” iepriekšējā gadā neguva atzinību. Kā universitātes epidemiologs 1991. gadā mani apvainoja šī termina “EBM” lietošanas augstprātība un nezināšana, it kā medicīniskie pierādījumi kaut kādā veidā būtu “nezinātniski”, līdz tiktu pasludināta jauna disciplīna ar jauniem pierādījumu noteikumiem. Es nebiju vienīgais, kas kritizēja EBM (Sackett et al., 1996), lai gan liela daļa šīs negatīvās reakcijas, šķiet, bija balstīta uz naratīva kontroles zaudēšanu, nevis uz objektīvu pārskatu par to, ko medicīniskie pētījumi faktiski ir sasnieguši bez “EBM”.
Rietumu medicīnas zināšanas ir uzkrājušās tūkstošiem gadu. Ebreju Bībelē (21. Mozus 19:XNUMX) ir teikts: "Kad divi strīdas un viens sit otru... upuris tiks pilnībā izdziedināts" [mans tulkojums], kas nozīmē, ka pastāvēja indivīdi ar noteiktām medicīniskām zināšanām un ka zināma efektivitātes pakāpe tika pārmantota. Hipokrāts piektajā-ceturtajā gadsimtā pirms mūsu ēras ieteica, ka slimības attīstība var nebūt nejauša, bet gan saistīta ar vides iedarbību vai noteiktu uzvedību. Tajā laikmetā bija daudz tādu lietu, ko mūsdienās mēs uzskatītu par labas medicīnas prakses pretpiemēriem. Tomēr tas bija sākums domāt par racionāliem pierādījumiem medicīnas zināšanām.
Džeimss Linds (1716–1794) iestājās par citrusaugļu ēšanu, lai pasargātos no cingu. Šī ārstēšanas metode bija zināma jau senatnē, un to jo īpaši iepriekš ieteica angļu militārais ķirurgs Džons Vudols (1570–1643), taču Vudols tika ignorēts. Linds nopelns pienākas tāpēc, ka 1747. gadā viņš veica nelielu, bet veiksmīgu nerandomizētu, kontrolētu apelsīnu un citronu pētījumu ar citām vielām 12 cingu pacientiem.
1800. gadsimtā Edvarda Dženera govju baku izmantošana kā baku vakcīna tika izstrādāta, kultivējot tās citos dzīvniekos, un plaši tika izmantota uzliesmojumu laikā, tāpēc līdz 1905. gada Augstākās tiesas lietai Džeikobsons pret MasačūsetsuAugstākās tiesas priekšsēdētājs varētu apgalvot, ka medicīnas iestādes ir vienojušās par baku vakcināciju kā vispārpieņemtu procedūru. Medicīnas žurnāli sāka regulāri publicēties arī 1800. gadsimtā. Piemēram, Lancete sāka publicēties 1824. gadā. Medicīnisko zināšanu uzkrāšana sāka tikt izplatīta un apspriesta plašāk un vispārīgāk.
Pārlēksim uz 1900. gs. gadu. 1914.–15. gadā Džozefs Goldbergers (1915) veica nerandomizētu uztura intervences pētījumu, kurā secināja, ka pellagru izraisa niacīna trūkums uzturā. 1920. gs. 1930. gados tika izstrādātas vakcīnas pret difteriju, garo klepu, tuberkulozi un stingumkrampjiem. Tika iegūts insulīns. Tika izstrādāti vitamīni, tostarp D vitamīns rahīta profilaksei. 1940. gs. 1950. gados sāka radīt un efektīvi lietot antibiotikas. 1960. gados tika izstrādāts acetaminofēns, kā arī ķīmijterapijas metodes, un konjugēto estrogēnu sāka lietot menopauzes karstuma viļņu ārstēšanai. XNUMX. un XNUMX. gados eksponenciāli pieauga jaunu efektīvu medikamentu, vakcīnu un medicīnas ierīču skaits. Tas viss bez EBM.
1996. gadā, reaģējot uz kritiku par EBM, Deivids Sakets un līdzautori (1996) mēģināja izskaidrot tās vispārējos principus. Sakets apgalvoja, ka EBM izriet no jēdziena "Labi ārsti izmanto gan individuālo klīnisko pieredzi, gan labākos pieejamos ārējos pierādījumus". Šī ir anodiska ticamības implikācija, taču abas sastāvdaļas būtībā ir nepareizas vai vismaz maldinošas. Formulējot šo definīciju attiecībā uz to, kas būtu jādara atsevišķiem ārstiem, Sakets norādīja, ka atsevišķiem praktiķiem jāizmanto savi klīniskie novērojumi un pieredze. Tomēr viena indivīda klīniskās pieredzes vispārējā pierādījumu reprezentativitāte, visticamāk, būs vāja. Tāpat kā citi pierādījumu veidi, klīniskie pierādījumi ir sistemātiski jāvāc, jāpārskata un jāanalizē, lai izveidotu klīniskās spriešanas sintēzi, kas pēc tam nodrošinātu zinātnisko medicīnisko pierādījumu klīnisko komponentu.
Lielāka pierādījumu spriešanas neveiksme ir Saketa apgalvojums, ka jāizmanto “labākie pieejamie ārējie pierādījumi”, nevis visi derīgi ārēji pierādījumi. Spriedumi par to, kas ir “labākais” pierādījums, ir ļoti subjektīvi un ne vienmēr dod kopējos rezultātus, kas kvantitatīvi ir visprecīzākie un precīzākie (Hartling et al., 2013; Bae, 2016). Formulējot savus tagad jau kanoniskos pierādījumu cēloņsakarības “aspektus”, sers Ostins Bredfords Hils (1965) neiekļāva aspektu par to, kas būtu “labākais” pierādījums, kā arī neieteica, ka pētījumi būtu jāmēra vai jākategorizē pēc “pētījuma kvalitātes” vai pat to, ka daži pētījumu dizainu veidi varētu būt iekšēji labāki par citiem. Zinātnisko pierādījumu uzziņu rokasgrāmataMārgareta Bergere (2011) nepārprotami norāda: “… daudzas no viscienījamākajām un prestižākajām zinātniskajām institūcijām (piemēram, Starptautiskā vēža izpētes aģentūra (IARC), Medicīnas institūts, Nacionālā pētniecības padome un Nacionālais vides veselības zinātņu institūts) ņem vērā visus attiecīgos pieejamos zinātniskos pierādījumus kopumā, lai noteiktu, kurš secinājums vai hipotēze attiecībā uz cēloņsakarības apgalvojumu vislabāk tiek pamatota ar pierādījumu kopumu.” Tieši šāda ir Hila pieeja; viņa cēloņsakarības spriešanas aspekti jau vairāk nekā 50 gadus ir ļoti plaši izmantoti, lai spriestu no novērojumiem līdz cēloņsakarībai gan zinātnē, gan tiesību zinātnē. Tas, ka EBM pamatā ir subjektīvi atlasīti “labākie” pierādījumi, ir ticama metode, bet ne zinātniska.
Laika gaitā EBM pieeja, kas selektīvi izvērtē “labākos” pierādījumus, šķiet, ir “vienkāršojusies”, vispirms novietojot randomizētus kontrolētus pētījumus (RCT) visu pētījumu dizainu piramīdas augšgalā kā it kā “zelta standarta” dizainu un vēlāk kā vienīgo pētījuma veidu, kam var uzticēties, lai iegūtu objektīvus efektu novērtējumus. Visi pārējie empīrisko pierādījumu veidi ir “potenciāli neobjektīvi” un tāpēc neuzticami. Kā es parādīšu tālāk, šī ir ticamības ideja.
Taču tas ir tik ticami, ka to regulāri māca mūsdienu medicīnas izglītībā, tāpēc vairums ārstu ņem vērā tikai randomizētu kontrolētu pētījumu (RCT) pierādījumus un noraida visus citus empīriskos pierādījumus. Ir tik ticami, ka šim autoram bija mutiska cīņa par to ēterā ar medicīniski neizglītotu televīzijas komentētāju, kurš nesniedza nekādus citus pierādījumus, izņemot ticamību (Whelan, 2020): Vai nav "vienkārši acīmredzami", ka, ja subjektus nejaušina, visas atšķirības ir jāizraisa ārstēšana, un nekādiem citiem pētījumu veidiem nevar uzticēties? Acīmredzami, jā; taisnība, nē.
Kam ir izdevīgi koncentrēties tikai uz nejaušināti kontrolētu pētījumu (RCT) pierādījumiem? Lai randomizēti kontrolēti pētījumi (RCT) būtu epidemioloģiski pamatoti un statistiski adekvāti, to veikšana ir ļoti dārga. Tie var izmaksāt miljoniem vai desmitiem miljonu dolāru, kas lielā mērā ierobežo to pievilcību uzņēmumiem, kas reklamē medicīnas produktus, kuri, visticamāk, nesīs peļņu, kas ievērojami pārsniedz šīs izmaksas. Vēsturiski farmaceitiskā kontrole un RCT pierādījumu manipulācija regulēšanas procesā ievērojami veicināja spēju virzīt produktus tirgū, izmantojot regulatoru apstiprinājumu, un motivācija to darīt joprojām pastāv.
Šo problēmu atzina Kongress, kas 1997. gadā pieņēma Pārtikas un zāļu pārvaldes modernizācijas likumu (FDAMA), ar kuru 2000. gadā tika izveidota ClinicalTrials.gov tīmekļa vietne visu klīnisko pētījumu reģistrēšanai, kas veikti saskaņā ar pētāmo jauno zāļu pieteikumiem, lai pārbaudītu eksperimentālo zāļu efektivitāti pacientiem ar nopietnām vai dzīvībai bīstamām slimībām (Nacionālā medicīnas bibliotēka, 2021). Saistītu iemeslu dēļ, kas saistīti ar interešu konfliktiem klīniskajos pētījumos, tika izveidota un publiski meklējama ProPublica tīmekļa vietne “Dollars for Docs” (Tigas et al., 2019), kas aptver farmācijas uzņēmumu maksājumus ārstiem no 2009. līdz 2018. gadam, un OpenPayments tīmekļa vietne (Centers for Medicare & Medicaid Services, 2022), kas aptver maksājumus no 2013. līdz 2021. gadam. Šīs informācijas sistēmas tika izveidotas, jo “ticamība”, ka nejaušināšana automātiski padara pētījumu rezultātus precīzus un objektīvus, tika atzīta par nepietiekamu, lai tiktu galā ar pētniecības mahinācijām un nepiemērotiem pētnieku interešu konflikta motīviem.
Lai gan šie mēģinājumi reformēt vai ierobežot medicīnas pētījumu korupciju ir palīdzējuši, pierādījumu sagrozīšana, aizbildinoties ar EBM, joprojām pastāv. Viens no sliktākajiem piemēriem bija raksts, kas publicēts žurnālā New England Journal of Medicine 13. gada 2020. februārī, Covid-19 pandēmijas sākumā, ar nosaukumu “Nejaušas dalīšanas maģija pretstatā reālās pasaules pierādījumu mītam” (Collins et al., 2020), ko sarakstījuši četri pazīstami britu medicīnas statistiķi, kuriem ir ciešas saites ar farmācijas uzņēmumiem (Collins et al., 2020). Visticamāk, tas tika uzrakstīts XNUMX. gada janvārī, pirms lielākā daļa cilvēku zināja par pandēmijas tuvošanos. Šajā rakstā tiek apgalvots, ka nejaušināšana automātiski rada spēcīgus pētījumus un ka visi nerandomizētie pētījumi ir pierādījumu mēsli. Lasot to, es uzskatīju, ka tas ir apmelojums pret visu manu disciplīnu – epidemioloģiju. Mani tas uzreiz aizvainoja, bet vēlāk sapratu autoru nopietnos interešu konfliktus. Apgalvojums, ka tikai ļoti nepieejami RCT pierādījumi ir piemēroti regulatoru apstiprinājumiem, nodrošina farmācijas uzņēmumiem instrumentu, lai aizsargātu savus dārgos, ļoti ienesīgos patentētos produktus pret konkurenci, ko rada efektīvas un lētas ārpus etiķetes apstiprinātas ģenēriskas zāles, kuru ražotāji nevarētu atļauties liela mēroga RCT.
Randomizācija
Tātad, kāds ir nejaušināšanas trūkums, uz kuru esmu norādījis un kas prasa padziļinātu izpēti, lai izprastu RCT pētījumu relatīvo derīgumu salīdzinājumā ar citiem pētījumu dizainiem? Problēma slēpjas izpratnē par satraucošsTraucējošais faktors ir epidemioloģisks apstāklis, kad saistība starp pakļaušanu iedarbībai un iznākumu nav saistīta ar pakļaušanu iedarbībai, bet gan ar trešo faktoru (traucošo faktoru), vismaz daļēji. Traucējošais faktors kaut kādā veidā ir saistīts ar pakļaušanu iedarbībai, bet nav pakļaušanas iedarbības rezultāts.
Šādos gadījumos šķietamā iedarbības un iznākuma saistība patiesībā ir saistīta ar traucējošā faktoru un iznākuma saistību. Piemēram, alkohola patēriņa un vēža riska pētījumu varētu mulsināt smēķēšanas vēsture, kas korelē ar alkohola lietošanu (un nav saistīta ar alkohola lietošanu), bet patiesībā veicina paaugstinātu vēža risku. Vienkārša alkohola un vēža riska analīze, ignorējot smēķēšanu, parādītu saistību. Tomēr, tiklīdz smēķēšanas ietekme tiktu kontrolēta vai koriģēta, alkohola un vēža riska saistība samazinātos vai izzustu.
Randomizācijas mērķis, visu līdzsvarojot starp ārstēšanas un kontroles grupām, ir novērst iespējamos traucējošos faktorus. Vai ir kāds cits veids, kā novērst iespējamos traucējošos faktorus? Jā: izmērīt attiecīgos faktorus un pielāgot vai kontrolēt tos statistiskajās analīzēs. Tādējādi ir skaidrs, ka randomizācijai ir tieši viena iespējama priekšrocība, kas nav pieejama nerandomizētos pētījumos: kontrole unizmērītie traucējošie faktori. Ja bioloģiskās, medicīniskās vai epidemioloģiskās attiecības par interesējošo iznākumu nav pilnībā izprastas, tad ne visus būtiskos faktorus var izmērīt, un daži no šiem neizmērītajiem faktoriem joprojām varētu radīt neskaidrības par interesējošo saistību.
Tādējādi, nejaušināšana, teorētiski, novērš iespējamo traucējošo faktoru ietekmi, ko rada neizmērīti faktori, lai izskaidrotu novēroto saistību. Tas ir ticamības arguments. Tomēr jautājums ir par to, cik labi randomizācija darbojas realitātē un kam tieši jābūt līdzsvarotam ar randomizāciju. Klīniskajos pētījumos randomizācija tiek piemērota visiem iesaistītajiem subjektiem, lai noteiktu ārstēšanas grupu iedalījumu. Ja pētījuma iznākuma notikumā indivīdi veido kopējā pētījuma apakškopu, tad šie iznākuma cilvēki ir jālīdzsvaro arī attiecībā uz to potenciālajiem traucējošajiem faktoriem. Piemēram, ja visi nāves gadījumi ārstēšanas grupā ir vīrieši un visi placebo grupā ir sievietes, tad dzimums, visticamāk, ietekmē ārstēšanas ietekmi.
Problēma ir tā, ka randomizēti kontrolēti pētījumi (RCT) būtībā nekad skaidri nepierāda atbilstošu pētījuma dalībnieku randomizāciju, un tas, ko tie it kā mēģina parādīt par randomizāciju visām ārstēšanas grupām, gandrīz vienmēr ir zinātniski nebūtiski. Šī problēma, visticamāk, rodas tāpēc, ka personas, kas veic RCT pētījumus, kā arī recenzenti un žurnālu redaktori, kas izskata viņu rakstus, nepietiekami izprot epidemioloģiskos principus.
Vairumā randomizētu kontrolētu pētījumu publikāciju pētnieki sniedz virspusēju sākotnējo aprakstošo tabulu par ārstēšanas un placebo grupām (kā kolonnām) salīdzinājumā ar dažādiem izmērītajiem faktoriem (kā rindām). Tas ir, ārstēšanas un placebo subjektu procentuālais sadalījums pēc dzimuma, vecuma grupas, rases/etniskās piederības utt. Trešā kolonna šajās tabulās parasti ir p-vērtības statistika biežuma atšķirībai starp ārstēšanas un placebo subjektiem katrā izmērītajā faktorā. Plaši runājot, šī statistika novērtē varbūtību, ka tik liela biežuma atšķirība starp ārstēšanas un placebo subjektiem varētu būt radusies nejauši. Ņemot vērā, ka subjekti tika iedalīti savās ārstēšanas grupās pilnīgi nejauši, randomizācijas nejaušības procesa statistiskā pārbaude ir tautoloģiska un nebūtiska. Tas, ka dažos randomizētos kontrolētos pētījumos daži faktori var šķist ekstremālāki, nekā nejaušība pieļautu randomizācijas gadījumā, ir tikai tāpēc, ka vairāki faktori nākamajās rindās ir pārbaudīti attiecībā uz sadalījuma atšķirībām, un šādos apstākļos ir jāizmanto vairāku salīdzinājumu statistiskā kontrole.
RCT aprakstošās tabulas trešajā kolonnā nav nepieciešama p-vērtība, bet gan konkrētā rindas faktora traucējošās ietekmes lieluma mērs. Apjukumu nemēra pēc tā, kā tas notika, bet gan pēc tā, cik slikts tas ir.Pēc manas pieredzes kā karjeras epidemiologam, labākais atsevišķais traucējošās ietekmes mērs ir ārstēšanas un iznākuma attiecības lieluma procentuālās izmaiņas ar un bez korekcijas attiecībā uz traucējošo faktoru. Piemēram, ja ar korekciju atbilstoši dzimumam ārstēšana samazina mirstību par 25 % (relatīvais risks = 0.75), bet bez korekcijas to samazina par 50 %, tad traucējošās ietekmes lielums atkarībā no dzimuma būtu (0.75–0.50)/0.75 = 33 %. Epidemiologi parasti uzskata, ka izmaiņas, kas pārsniedz 10 % ar šādu korekciju, norāda uz traucējošās ietekmes klātbūtni un tā ir jākontrolē.
Kā esmu novērojis, lielākā daļa randomizētu kontrolētu pētījumu (RCT) publikāciju nesniedz mulsinošo aplēšu apmēru visām ārstēšanas grupām un nekad nesniedz informāciju par iznākuma subjektiem. Tāpēc nav iespējams pateikt, vai iznākuma subjekti ir pienācīgi randomizēti attiecībā uz visiem raksta aprakstošajā tabulā norādītajiem faktoriem. Taču RCT pētījumu potenciāli liktenīgais trūkums, kas tos var padarīt ne labākus par nerandomizētiem pētījumiem un dažos gadījumos pat vēl sliktākus, ir tas, ka randomizācija darbojas tikai tad, ja ir randomizēts liels skaits subjektu (Deaton un Cartwright, 2018), un tas attiecas tieši uz iznākuma subjektiem, ne tikai uz visu pētījumu.
Iedomājieties, ka desmit reizes tiek uzmesta monēta. Tā varētu izrādīties vismaz septiņas galviņas un trīs astes vai otrādi, pavisam nejauši (34%). Tomēr šīs atšķirības lielums, 7/3 = 2.33, potenciāli ir diezgan liels iespējamo traucējošo faktoru ziņā. No otras puses, tāda paša 2.33 lieluma rašanās 70 vai vairāk galvām no 100 būtu reta, p = 000078. Lai nejaušināšana darbotos, gan ārstēšanas, gan placebo grupā ir jābūt ievērojamam skaitam iznākuma notikumu, teiksim, 50 vai vairāk katrā grupā. Šis ir neizteiktais potenciālais RCT pētījumu galvenais trūkums, kas padara to ticamības argumentu bezjēdzīgu, jo RCT pētījumi parasti ir izstrādāti tā, lai tiem būtu pietiekama statistiskā jauda, lai noteiktu to primārā rezultāta statistisko nozīmīgumu, ja ārstēšana darbojas, kā paredzēts, bet tie nav izstrādāti tā, lai tajos būtu pietiekami daudz iznākuma subjektu, lai samazinātu iespējamo traucējošo faktoru līdz mazāk nekā 10%.
Svarīgs šīs problēmas piemērs ir pirmais publicētais Pfizer BNT162b2 mRNS Covid-19 vakcīnas efektivitātes randomizēta kontrolēta pētījuma rezultāts (Polack et al., 2020). Šis pētījums tika uzskatīts par pietiekami lielu (43,548 19 randomizēti dalībnieki) un pietiekami svarīgu (Covid-XNUMX), ka tā pieņemtās RCT ticamības dēļ tas nodrošināja publicēšanu “prestižajā” New England Journal of MedicinePētījuma galvenais iznākums bija Covid-19 sastopamība, kas sākās vismaz septiņas dienas pēc otrās vakcīnas devas vai placebo injekcijas. Tomēr, lai gan placebo grupā tika novēroti 162 gadījumi, kas ir pietiekami, lai veiktu labu randomizāciju, vakcīnas grupā tika konstatēti tikai astoņi gadījumi, kas nebūt nav pietiekami, lai randomizācija būtu devusi jebkādu ieguldījumu mulsinošo faktoru kontrolēšanā.
Ņemot vērā vispārējo epidemioloģisko pieredzi, tik liels aplēstais relatīvais risks (aptuveni 162/8 = 20) visticamāk nebūtu pilnībā saistīts ar traucējošiem faktoriem, taču relatīvā riska precizitāte vai tā netiešā efektivitāte ((20 – 1)/20 = 95%) ir apšaubāma. Tas, ka šī lietotā vakcīna nebija tik efektīva infekcijas riska mazināšanā, nav pārsteidzoši, ņemot vērā pētījuma vājos rezultātus nepietiekama izlases lieluma dēļ, kas ļāva pārliecināties, ka nejaušināšana bija efektīva gan ārstēšanas, gan placebo grupās.
Šī epidemioloģijas “ieniršana nezālēs” izgaismo, kāpēc randomizētam kontrolētam pētījumam, kurā katrā pētījuma ārstēšanas grupā ir mazāk nekā, teiksim, 50 iznākuma subjektu, ir maz vai nav nekādu apgalvojumu par to, ka tiek novērsta iespējama traucējoša ietekme, ko rada neizmērīti faktori. Taču tas arī parāda, kāpēc šāds pētījums varētu būt sliktāk nekā nerandomizētā kontrolētā pētījumā ar tādu pašu iedarbību un iznākumu. Nerandomizētos pētījumos pētnieki zina, ka daudzi faktori, kas var būt traucējoši faktori, var ietekmēt iznākuma rašanos, tāpēc viņi mēra visu, ko uzskata par būtisku, lai pēc tam pielāgotu un kontrolētu šos faktorus statistiskajās analīzēs.
Tomēr randomizētos kontrolētos pētījumos (RCT) pētnieki parasti uzskata, ka randomizācija ir bijusi veiksmīga, un tādēļ veic nepielāgotas statistiskās analīzes, kas potenciāli var sniegt mulsinošus rezultātus. Ja redzat, ka RCT tiek pasniegti kā "lieli" pētījumi to desmitiem tūkstošu dalībnieku dēļ, nepievērsiet tam uzmanību un pievērsiet primāro iznākumu notikumu skaitam pētījuma ārstēšanas grupās. Pētījumi ar nelielu primāro iznākumu notikumu skaitu ir bezjēdzīgi un tos nevajadzētu publicēt, nemaz nerunājot par to, ka uz tiem varētu paļauties sabiedrības veselības vai politikas apsvērumu dēļ.
Empīriski pierādījumi
Izlasot visu iepriekš minēto, jūs varētu domāt, ka šie argumenti par randomizētiem un nerandomizētiem pētījumiem ir ļoti ticami, bet kā ir ar empīriskiem pierādījumiem, kas tos apstiprina? Šim nolūkam Kokrēna bibliotēkas sistemātisko pārskatu datubāze (Anglemyer et al., 2014) veica ļoti rūpīgu analīzi. Šajā pētījumā tika veikta visaptveroša meklēšana septiņās elektronisko publikāciju datubāzēs laika posmā no 1990. gada janvāra līdz 2013. gada decembrim, lai identificētu visus sistemātiskos pārskata rakstus, kuros tika salīdzināti "kvantitatīvās ietekmes lieluma aprēķini, kas mēra [randomizētos] pētījumos pārbaudīto intervenču efektivitāti vai lietderību ar tām, kas pārbaudītas novērošanas pētījumos". Faktiski, tā ir metaanalīžu metaanalīze, kurā tika iekļauti daudzi tūkstoši atsevišķu pētījumu salīdzinājumu, kas apkopoti 14 pārskata rakstos.
Secinājums: vidēji tikai 8 % atšķirība (95 % ticamības robežas, no -4 % līdz 22 %, statistiski nenozīmīga) starp randomizēto kontrolēto pētījumu (RCT) un to atbilstošo nerandomizēto pētījumu rezultātiem. Rezumējot, šis zināšanu kopums — gan empīriskais, gan uz epidemioloģiskajiem principiem balstītais — pierāda, ka, pretēji tā sauktajai “ticamībai”, randomizētiem pētījumiem nav automātiskas kvalifikācijas kā medicīnisko pierādījumu zelta standartam vai vienīgajai pieņemamajai medicīnisko pierādījumu formai, un ka katrs pētījums ir kritiski un objektīvi jāpārbauda, ņemot vērā tā stiprās un vājās puses, kā arī to, cik lielā mērā šīs stiprās un vājās puses ietekmē izdarītos secinājumus.
Citas ticamības
Covid-19 pandēmijas laikā sabiedrības veselības politikas pamatošanai, tostarp pašas pandēmijas ārkārtas situācijas izsludināšanai, ir izmantoti daudzi citi zinātniski pierādījumi. Daudzu no tiem pamatā ir bijis ticams, bet maldīgs princips, ka sabiedrības veselības pandēmijas pārvaldības mērķis ir samazināt ar SARS-CoV-2 vīrusu inficēto cilvēku skaitu.
Šāda politika var šķist acīmredzama, taču kā vispārēja politika tā ir nepareiza. Ir jāsamazina pandēmijas kaitīgās sekas. Ja infekcija lielākajai daļai cilvēku izraisa nepatīkamus vai kaitinošus simptomus, bet nerada nopietnas vai ilgtermiņa problēmas — kā tas parasti ir ar SARS-CoV-2, īpaši Omikrona laikmetā —, tad nebūtu nekāda reāla labuma no vispārējām sabiedrības veselības intervencēm un ierobežojumiem, kas pārkāpj šādu personu dabiskās vai ekonomiskās tiesības un paši par sevi rada kaitējumu.
Rietumu sabiedrības, tostarp ASV, ikgadējos elpceļu infekciju viļņus uztver mierīgi, neizsludinot pandēmijas ārkārtas situācijas, pat ja tās katru gadu izraisa miljoniem inficētu cilvēku, jo infekcijas sekas parasti tiek uzskatītas par medicīniski nelielām, pieļaujot pat vairākus desmitus tūkstošu nāves gadījumu gadā.
Covid-19 pandēmijas pirmajos mēnešos tika konstatēts, ka infekcijas mirstības risks dažādos vecuma intervālos atšķīrās vairāk nekā 1,000 reižu un ka cilvēkiem bez hroniskām veselības problēmām, piemēram, diabēta, aptaukošanās, sirds slimībām, nieru slimībām, vēža anamnēzes utt., bija niecīgs mirstības risks un ļoti zems hospitalizācijas risks. Tajā brīdī bija viegli definēt augsta riska personu kategorijas, kuras vidēji gūtu labumu no sabiedrības veselības intervencēm, salīdzinot ar zema riska personām, kuras veiksmīgi pārvarētu infekciju bez ievērojamām vai ilgtermiņa problēmām. Tādējādi obsesīva, vienota pandēmijas pārvaldības shēma, kas neatšķīra riska kategorijas, jau no paša sākuma bija nepamatota un nomācoša.
Attiecīgi pasākumi, ko veicina ticamība infekcijas pārnešanas samazināšanai, pat ja tie būtu bijuši efektīvi šim nolūkam, nav kalpojuši labai pandēmijas pārvaldībai. Tomēr šie pasākumi nekad nav bijuši pamatoti ar zinātniskiem pierādījumiem. Sešu pēdu sociālās distancēšanās noteikums bija Slimību kontroles un profilakses centru (CDC) patvaļīgs izdomājums (Dangor, 2021). Apgalvojumi par sejas masku valkāšanas ieguvumiem reti ir nošķīruši potenciālo ieguvumu valkātājam, kuram šāda valkāšana būtu personīga izvēle, vai pieņemt lielāku teorētisku risku, pretstatā ieguvumam garāmgājējiem, tā sauktajai "avota kontrolei", kur varētu pareizi piemērot sabiedrības veselības apsvērumus. Pētījumi par masku izmantošanu elpceļu vīrusu avotu kontrolei, kuros nav letālu trūkumu, nav uzrādījuši ievērojamu ieguvumu infekcijas pārnešanas samazināšanā (Alexander, 2021; Alexander, 2022; Burns, 2022).
Vispārēja iedzīvotāju karantīna nekad nav tikusi izmantota Rietumvalstīs, un nav pierādījumu par tās efektivitāti, izņemot neizbēgamā atlikšanu (Meunier, 2020), kā to skaidri parāda Austrālijas iedzīvotāju skaita dati (Worldometer, 2022). Noslēguma diskusijā par sabiedrības veselības pasākumiem pandēmiskās gripas kontrolei (Inglesby et al., 2006), autori apgalvo: “Nav vēsturisku novērojumu vai zinātnisku pētījumu, kas apstiprinātu iespējami inficētu cilvēku grupu izolēšanu ar karantīnu ilgstošu laiku, lai palēninātu gripas izplatību. Pasaules Veselības organizācijas (PVO) Rakstnieku grupa, pārskatījusi literatūru un izvērtējusi mūsdienu starptautisko pieredzi, secināja, ka “piespiedu izolācija un karantīna ir neefektīvas un nepraktiskas”. … Liela mēroga karantīnas negatīvās sekas ir tik ārkārtējas (slimo cilvēku ar veselības stāvokli piespiedu izolēšana; pilnīgs lielu iedzīvotāju pārvietošanās ierobežojums; grūtības piegādāt kritiski svarīgas preces, zāles un pārtiku cilvēkiem karantīnas zonā), ka šis mazināšanas pasākums būtu jāizslēdz no nopietnas apsvēršanas.”
Par ceļošanas ierobežojumiem Inglesby et al. (2006) norāda: “Ceļošanas ierobežojumi, piemēram, lidostu slēgšana un ceļotāju pārbaudes uz robežām, vēsturiski ir bijuši neefektīvi. Pasaules Veselības organizācijas Rakstnieku grupa secināja, ka “ieceļojošo ceļotāju pārbaude un karantīna uz starptautiskajām robežām būtiski neaizkavēja vīrusa ieviešanu iepriekšējās pandēmijās… un, visticamāk, mūsdienās būs vēl mazāk efektīva.”” Par skolu slēgšanu (Inglesby et al., 2006): “Iepriekšējās gripas epidēmijās skolu slēgšanas ietekme uz saslimstības rādītājiem ir bijusi dažāda. Izraēlā veikts pētījums ziņoja par elpceļu infekciju samazināšanos pēc divu nedēļu ilga skolotāju streika, taču samazinājums bija redzams tikai vienu dienu. No otras puses, kad 2. gada pandēmijas laikā Čikāgā skolas tika slēgtas ziemas brīvlaikā, “skolēnu vidū attīstījās vairāk gripas gadījumu… nekā tad, kad skolas vēl darbojās.””
Šī diskusija skaidri parāda, ka šīs darbības, kas it kā traucē vīrusa pārnešanu, pamatojoties uz ticamības argumentiem par to efektivitāti, ir bijušas gan maldinošas pandēmijas pārvaldībā, gan nepamatotas ar zinātniskiem pierādījumiem par efektivitāti izplatības samazināšanā. To plaša mēroga popularizēšana ir parādījusi sabiedrības veselības politikas neveiksmi Covid-19 laikmetā.
Ticamība pret sliktu zinātni
Varētu apgalvot, ka dažādas sabiedrības veselības politikas, kā arī plašai sabiedrībai pieejamā informācija nav balstīta uz ticamību, bet gan uz sliktu vai fatāli kļūdainu zinātni, kas izliekas par īstu zinātni. Piemēram, savā iekšējā, nerecenzētā žurnālā, Saslimstības un mirstības iknedēļas ziņojumiCDC ir publicējis vairākas vakcīnu efektivitātes analīzes. Šajos ziņojumos tika aprakstīti šķērsgriezuma pētījumi, bet tie tika analizēti tā, it kā tie būtu gadījumu kontroles pētījumi, vakcīnas efektivitātes aprēķināšanai sistemātiski izmantojot aprēķinātos izredžu attiecības parametrus, nevis relatīvos riskus. Ja pētījuma rezultāti ir reti, piemēram, mazāk nekā 10% pētījuma dalībnieku, tad izredžu attiecības var tuvināti novērtēt relatīvos riskus, bet pretējā gadījumā izredžu attiecības mēdz būt pārvērtētas. Tomēr šķērsgriezuma pētījumos relatīvos riskus var tieši aprēķināt un koriģēt, ņemot vērā iespējamos traucējošos faktorus, izmantojot relatīvā riska regresiju (Wacholder, 1986), līdzīgi kā loģistiskās regresijas izmantošana gadījumu kontroles pētījumos.
Reprezentatīvs piemērs ir pētījums par trešās devas Covid-19 vakcīnu efektivitāti (Tenforde et al., 2022). Šajā pētījumā “…IVY tīklā tika iesaistīti 4,094 pieaugušie vecumā ≥18 gadi”, un pēc attiecīgo subjektu izslēgšanas “tika iekļauti 2,952 hospitalizēti pacienti (1,385 saslimšanas pacienti un 1,567 kontroles grupas dalībnieki bez COVID-19).” Šķērsgriezuma pētījumi pēc dizaina identificē kopējo subjektu skaitu, savukārt gadījumu un kontroles grupas dalībnieku skaits, kā arī inficēto un inficēto personu skaits notiek ārpus pētnieka iejaukšanās, t.i., jebkādu dabisku procesu rezultātā, kas ir pamatā pētāmajiem medicīniskajiem, bioloģiskajiem un epidemioloģiskajiem mehānismiem. Izvēloties kopējo subjektu skaitu, Tenforde et al. pētījums pēc definīcijas ir šķērsgriezuma dizains. Šajā pētījumā tika ziņots par vakcīnas efektivitāti 82% pacientu vidū bez imūnkompromitējošiem stāvokļiem. Šis aprēķins atspoguļo koriģētu izredžu attiecību 1 – 0.82 = 0.18. Tomēr saslimušo īpatsvars vakcinēto vidū bija 31%, bet nevakcinēto vidū - 70%, un neviens no šiem rādītājiem nav pietiekami reti, lai vakcīnas efektivitātes aprēķināšanai varētu izmantot izredžu attiecības aproksimāciju. Izmantojot pētījuma ziņojuma 3. tabulā norādītos skaitļus, es aprēķināju nekoriģētu relatīvo risku 0.45 un aptuveni koriģētu relatīvo risku 0.43, iegūstot patieso vakcīnas efektivitāti 1 – 0.43 = 57%, kas ievērojami atšķiras un ir daudz sliktāka nekā rakstā norādītie 82%.
Citā kontekstā pēc tam, kad publicēju kopsavilkuma pārskata rakstu par hidroksihlorokvīna (HCQ) lietošanu agrīnai ambulatorai Covid-19 ārstēšanai (Risch, 2020), tika publicēti vairāki klīnisko pētījumu raksti, mēģinot pierādīt, ka HCQ ir neefektīvs. Pirmie no šiem tā sauktajiem "atspēkojumiem" tika veikti ar hospitalizētiem pacientiem, kuru slimības patofizioloģija un ārstēšana gandrīz pilnībā atšķiras no agrīnas ambulatorās slimības (Park et al., 2020). Svarīgākie rezultāti, kurus biju aplūkojis savā pārskatā, proti, hospitalizācijas un mirstības riski, šajos darbos tika novērsti, koncentrējoties uz subjektīviem un mazāk svarīgiem rezultātiem, piemēram, vīrusu testa pozitivitātes ilgumu vai uzturēšanās slimnīcā ilgumu.
Pēc tam sāka publicēt randomizētus kontrolētus pētījumus par ambulatoro HCQ lietošanu. Tipisks piemērs ir Kaleba Skipera et al. (2020) pētījums. Šī pētījuma primārais mērķa kritērijs bija kopējā pašnovērtētā simptomu smaguma izmaiņas 14 dienu laikā. Šim subjektīvajam mērķa kritērijam nebija lielas pandēmijas nozīmes, jo īpaši ņemot vērā, ka šīs pētniecības grupas pētījumu dalībnieki vidēji labi spēja noteikt, vai viņi atrodas HCQ vai placebo grupā (Rajasingham et al., 2021), un tādējādi pašnovērtētie rezultāti nebija tik akli attiecībā uz medikamentu grupām. No savām statistiskajām analīzēm autori pamatoti secināja, ka "hidroksihlorokvīns būtiski nemazināja simptomu smagumu ambulatorajiem pacientiem ar agrīnu, vieglu COVID-19". Tomēr plašsaziņas līdzekļi ziņoja par šo pētījumu kā tādu, kas parāda, ka "hidroksihlorokvīns nedarbojas". Piemēram, Džena Kristensena (2020) pētījumā... CNN veselība par šo pētījumu paziņoja: “Saskaņā ar ceturtdien medicīnas žurnālā publicēto pētījumu pretmalārijas līdzeklis hidroksihlorokvīns nedeva labumu nehospitalizētiem pacientiem ar viegliem Covid-19 simptomiem, kuri tika ārstēti infekcijas agrīnā stadijā.” Annals of Internal Medicine. "
Taču patiesībā Skipper pētījumā tika ziņots par diviem svarīgiem iznākumiem – hospitalizācijas un mirstības risku: placebo grupā – 10 hospitalizācijas un 1 nāve; HCQ grupā – 4 hospitalizācijas un 1 nāve. Šie skaitļi liecina par 60 % samazinātu hospitalizācijas risku, kas, lai gan nav statistiski nozīmīgs (p = 0.11), pilnībā atbilst visiem citiem pētījumiem par hospitalizācijas risku, lietojot HCQ ambulatorajiem pacientiem (Risch, 2021). Tomēr šis nelielais iznākumu skaits ne tuvu nav pietiekams, lai randomizācija līdzsvarotu jebkādus faktorus, un pētījums būtībā ir bezjēdzīgs, pamatojoties uz to. Taču nespeciālistu literatūrā tas joprojām tika nepareizi interpretēts, parādot, ka HCQ nesniedz nekādu labumu ambulatorajā lietošanā.
secinājumi
Covid-19 pandēmijas laikā ir bijuši daudzi citi ticami zinātniski meli vai sliktas zinātnes gadījumi. Kā redzams ar atsauktajiem Surgisphere rakstiem, medicīnas žurnāli regulāri un nekritiski publicē šīs muļķības, ja vien secinājumi atbilst valdības politikai. Šo viltus zināšanu kopumu visaugstākajā līmenī ir izplatījušas NSC, FDA, CDC, NIH, WHO, Wellcome Trust, AMA, medicīnas specialitāšu padomes, valsts un vietējās sabiedrības veselības aģentūras, starptautiski farmācijas uzņēmumi un citas organizācijas visā pasaulē, kas ir pārkāpušas savus pienākumus pret sabiedrību vai apzināti izvēlējušās nesaprast viltus zinātni.
ASV Senāts nesen trešo reizi nobalsoja par Covid-19 ārkārtas stāvokļa atcelšanu, tomēr prezidents Baidens paziņoja, ka uzliks veto šim pasākumam, "baidoties" no atkārtošanās. lietu numuriGandrīz pirms gada es un mani kolēģi apgalvojām, ka pandēmijas izraisītā ārkārtas situācija ir beigusies (Risch et al., 2022), tomēr nepamatotā paļaušanās uz gadījumu skaitu, lai attaisnotu cilvēktiesību apspiešanu ar “ārkārtas situācijas” aizsegu, turpinās nemitīgi.
Tradicionālo mediju un liela daļa sociālo mediju īstenotā masveida cenzūra ir bloķējusi lielāko daļu publisko diskusiju par šo slikto un viltoto zinātni. Cenzūra ir neaizstāvības instruments, jo patiesa zinātne pēc būtības sevi aizstāv. Kamēr sabiedrība nesāks saprast atšķirību starp ticamību un zinātni un cik lielas pūles ir pieliktas, lai masveidā ražotu zinātnes "produktu", kas izskatās pēc zinātnes, bet tāda nav, process turpināsies, un līderi, kas tiecas pēc autoritāra varas, turpinās paļauties uz to kā viltus attaisnojumu.
Atsauces
Aleksandrs, PE (2021. gada 20. decembris). Vairāk nekā 150 salīdzinoši pētījumi un raksti par masku neefektivitāti un kaitējumuBraunstounas institūts. https://brownstone.org/articles/more-than-150-comparative-studies-and-articles-on-mask-ineffectiveness-and-harms/
Aleksandrs, PE (2022. gada 3. jūnijs). CDC atsakās publicēt sava masku pētījuma labojumuBraunstounas institūts. https://brownstone.org/articles/cdc-refuses-to-post-the-fix-to-its-mask-study/
Anglemyer, A., Horvath, HT, Bero, L. (2014). Veselības aprūpes rezultāti, kas novērtēti ar novērošanas pētījumu modeļiem, salīdzinot ar tiem, kas novērtēti randomizētos pētījumos (pārskats). Cochrane sistemātisko pārskatu datubāze, 4, raksts MR000034. https://doi.org/10.1002/14651858.MR000034.pub2
Bae, J.-M. (2016). Ieteikums kvalitātes novērtēšanai uztura epidemioloģijas novērojumu pētījumu sistemātiskos pārskatos. Epidemioloģija un veselība, 38, pants e2016014. https://doi.org/10.4178/epih.e2016014
Berger, MA (2011). Ekspertu liecību pieļaujamība. Nacionālās pētniecības padomes Zinātnisko pierādījumu uzziņu rokasgrāmatas trešā izdevuma izstrādes komitejā. Zinātnisko pierādījumu uzziņu rokasgrāmata, Trešais izdevums (11.–36. lpp.). Nacionālo akadēmiju izdevniecība. https://nap.nationalacademies.org/catalog/13163/reference-manual-on-scientific-evidence-third-edition
Burns, E. (2022. gada 10. novembris). Vēl viena diena, vēl viens briesmīgs masku pētījums. Ieskatīsimies jaunākā zemas kvalitātes zinātniskā atklājuma par maskām noslēpumos.Apakškaudze. https://emilyburns.substack.com/p/another-day-another-terrible-mask
Medicare un Medicaid pakalpojumu centri. (2022. gada jūnijs). Meklēt atvērtos maksājumusASV Veselības un cilvēkresursu departaments, Medicare un Medicaid pakalpojumu centri. https://openpaymentsdata.cms.gov/
Kristensens, Dž. (2020. gada 16. jūlijs). Jauns pētījums atklāj, ka hidroksihlorokvīns nepalīdz arī Covid-19 pacientiem, kuri nav hospitalizēti.CNN Veselība. https://www.cnn.com/2020/07/16/health/hydroxychloroquine-doesnt-work-hospitalized-patients/
Collins, R., Bowman, L., Landray, M., & Peto, R. (2020). Nejaušas noteikšanas maģija pretstatā mītam par reālās pasaules pierādījumiem. New England Journal of Medicine, 382 (7), 674-678. https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMsb1901642
Dangor, G. (2021, 19. septembris). Bijušais FDA komisārs apgalvo, ka CDC sešu pēdu sociālās distancēšanās noteikums bija “patvaļīgs”.Forbs. 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). Izpratne un pārpratums par randomizētiem kontrolētiem pētījumiem. Sociālās zinātnes un medicīna, 210, 2-21. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2017.12.005
Feinmans, RP (1974). Kravu kulta zinātne. Inženierzinātnes un zinātne, 37 (7), 10-13. https://resolver.caltech.edu/CaltechES:37.7.CargoCult
Goldberger, J., Waring, CH, un Willets, DG (1915). Pellagras profilakse: diētas pārbaude ieslodzīto vidū. Sabiedrības veselības ziņojumi, 30 (43), 3117-3131. https://www.jstor.org/stable/4572932
Hartling, L., Milne, A., Hamm, MP, Vandermeer, B., Ansari, M., Tsertsvadze, A., Drayden, DM (2013). Ņūkāslas un Otavas skalas testēšana uzrādīja zemu ticamību starp atsevišķiem recenzentiem. Klīniskās epidemioloģijas žurnāls, 66, 982-993. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2013.03.003
Hils, AB (1965). Vide un slimība: saistība vai cēloņsakarība. Karaliskās medicīnas biedrības raksti, 58 (5), 295-300. https://doi.org/10.1177/003591576505800503
Inglesby, TV, Nuzzo, JB, O'Toole, T., Henderson, DA (2006). Slimību mazināšanas pasākumi pandēmiskās gripas kontrolē. Biodrošība un bioterorisms: bioaizsardzības stratēģija, prakse un zinātne, 4 (4): 366-375. https://doi.org/10.1089/bsp.2006.4.366
Meunier, T. (2020. gada 1. maijs). Pilnīgas lokdauna politikas ieviešanai Rietumeiropas valstīs nav acīmredzamas ietekmes uz COVID-19 epidēmiju.medRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.04.24.20078717
MSNBC. (2021. gada 9. jūnijs). Fauči atbild uz republikāņu uzbrukumiem [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=z-tfZr8Iv0s
Nacionālā medicīnas bibliotēka (2021. gada maijs). ClinicalTrials.gov. Vēsture, politika un likumiASV Veselības un cilvēkresursu departaments, Nacionālie veselības institūti, Nacionālā medicīnas bibliotēka. https://clinicaltrials.gov/ct2/about-site/history
Park, JJH, Decloedt, EH, Rayner, CR, Cotton, M., Mills, EJ (2020). COVID-19 slimības stadiju klīniskie pētījumi: sarežģīti un bieži vien nepareizi interpretēti. Lancet globālā veselība, 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, Cooper, D., K. Frenck, RW, Jr., Hammitt, LL, …, Gruber, WC (2020). BNT162b2 mRNS Covid-19 vakcīnas drošība un efektivitāte. 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). Hidroksihlorokvīns kā pirmsekspozīcijas profilakse koronavīrusa slimības 2019 (COVID-19) gadījumā veselības aprūpes darbiniekiem: randomizēts pētījums. Klīniskās Infectious Diseases, 72(11), e835-e843. https://doi.org/10.1093/cid/ciaa1571
Risch, HA (2020). Simptomātisku, augsta riska COVID-19 pacientu agrīna ambulatorā ārstēšana, kuras apjomi nekavējoties jāpalielina, jo tas ir galvenais pandēmijas krīzes faktors. American Journal of Epidemiology, 189 (11), 1218-1226. https://doi.org/10.1093/aje/kwaa093
Rišs, HA (2021. gada 17. jūnijs). Hidroksihlorokvīns augsta riska COVID-19 ambulatoro pacientu agrīnā ārstēšanā: efektivitātes un drošības pierādījumiEarlyCovidCare.org, https://earlycovidcare.org/wp-content/uploads/2021/09/Evidence-Brief-Risch-v6.pdf
Risch, H., Bhatacharya, J., Alexander, PE (2022. gada 23. janvāris). Ārkārtas situācijai ir jābeidzas tagad, tagadBraunstounas institūts. https://brownstone.org/articles/the-emergency-must-be-ended-now/
Sackett, DL, Rosenberg, WMC, Gray, JAM, Haynes, RB, & Richardson, WS (1996). Uz pierādījumiem balstīta medicīna: kas tā ir un kas tā nav. BMJ, 312, 71. pants. 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). Hidroksihlorokvīns nehospitalizētiem pieaugušajiem ar agrīnu COVID-19: randomizēts pētījums. 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). Saslimstības un mirstības iknedēļas ziņojums, 71(4), 118.–124. lpp. https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/71/wr/mm7104a2.htm
Tigas, M., Jones, RG, Ornstein, C., & Groeger, L. (2019, 17. oktobris). Dolāri par ārstiem. Kā nozares dolāri nonāca pie jūsu ārstiem. ProPublica. https://projects.propublica.org/docdollars/
Wacholder, S. (1986). Binomiālā regresija GLIM: riska attiecību un riska atšķirību novērtēšana. American Journal of Epidemiology, 123 (1), 174-184. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aje.a114212
Vīlans, R. (2020. gada 3. augusts). 2020-08-03 – CNN COVID ar interviju Hārvijam Rišam, Jeilas epidemiologam [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=gGO6Ke81bUQ
Pasaules mērītājs. (2022. gada 15. novembris). Kopējais koronavīrusa gadījumu skaits AustrālijāPasaules mērītājs. https://www.worldometers.info/coronavirus/country/australia/
-
Hārvijs Rišs, Braunstounas institūta vecākais zinātniskais līdzstrādnieks, ir ārsts un Jeilas Sabiedrības veselības skolas un Jeilas Medicīnas skolas epidemioloģijas emerītais profesors. Viņa galvenās pētniecības intereses ir vēža etioloģija, profilakse un agrīna diagnostika, kā arī epidemioloģiskās metodes.
Skatīt visas ziņas
