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もっともらしさは科学ではありません

もっともらしいが、科学ではなく、Covidパンデミックに関する公の議論を支配している

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「私への攻撃は、率直に言って、私への攻撃です。 科学」 ~ Anthony Fauci、9 年 2021 月 XNUMX 日 (MSNBC)。

ばかげた.

19 つには、ファウチ博士は、Covid-XNUMX のパンデミックを通じて、科学的な疑問について正確に報告していません。 別の例では、科学の本質的な弁証法は議論、質問、討論です。 議論がなければ、科学はプロパガンダにすぎません。 

しかし、実際にはそうではないのに、どのようにして技術的な資料をアメリカの一般大衆に提示し、国際的な大衆に提示できなかったのかと疑問に思うかもしれません。 ? パンデミックの過程で従来のメディアを通じてこれらの一般の人々に提供されてきたものは、大部分がもっともらしいものであり、科学ではなく、アメリカと国際の人々の両方、そしてほとんどの医師と科学者自身が言うことができないと私は断言します違い。 しかし、その違いは根本的で深刻です。

科学は、検証可能な経験的影響を持つ理論、仮説から始まります。 それにもかかわらず、それらの理論は科学ではありません。 彼ら 動機 理科。 科学は、個人が実験を行ったり、理論の意味や影響に関係する観察を行ったりするときに発生します。 これらの発見は、理論を支持または反駁する傾向があり、新しい観察に適応するために修正または更新されるか、説得力のある証拠が自然を説明できないことを示している場合は破棄されます。 その後、このサイクルが繰り返されます。 科学 理論を確認または反駁する証拠を得るために経験的または観察的な作業を行うことです。

一般に、理論は、自然がどのように機能するかについて特定の何かを説明するもっともらしいステートメントである傾向があります。 技術的に知識のある専門家にとってもっともらしいことは、一般の人にはもっともらしいとは限らないため、妥当性は見る人の目にあります。 たとえば、おそらく過度に単純化されていますが、ニコラウス・コペルニクスが 1543 年に彼の理論を発表するまで、地動説はもっともらしいものではありませんでした。その後、ヨハネス・ケプラーが、ティコ・ブラーエによる天文学的測定がコペルニクスの円軌道を楕円に改良することを示唆していることを理解するまで、かなり長い間、特にもっともらしいものではありませんでした。 、そしてその数学的規則がそれらの楕円に沿った惑星の動きを支配しているように見えた - しかし、それらの数学的規則の理由は、それらが運動の良い説明であったとしても、1687年にアイザック・ニュートンが万有引力の存在を仮定するまでもっともらしいものではなかった.重力の大きさを支配する質量比例の逆二乗距離の法則とともに、質量間の力を調べ、この理論と一致し、この理論を支持する多数の定量的現象を観察しました。

335 年にわたる観測データがその理論と非常に一致しているため、今日の私たちは太陽系の楕円形の太陽中心軌道の妥当性についてほとんど考えていません。 しかし、光が粒子と波の両方として同時に移動し、光を測定すること、つまり観測者として行うことによって、粒子の挙動と波動の挙動のどちらを見るかが決まり、どちらかの粒子を観測するかを選択できるというのはもっともらしいと考えるのには躊躇するかもしれません。または波ですが、同時に両方ではありません。 自然は必ずしももっともらしいとは限りません。

しかし、それでもなお、もっともらしい理論は簡単に信じられてしまいます。それが問題なのです。 それが、Covid-19パンデミックのほぼXNUMX年間、私たちが与えられてきたものです. しかし実際には、私たちはずっと長い間、科学の代わりにもっともらしさを与えられてきました.

カーゴ・カルト・サイエンス

1960 年代と 1970 年代には、心でスプーンを曲げたり、確認不可能で再現性のない「超感覚的知覚」を研究していると主張するペテン師が非常に人気がありました。 「科学」が確立できるものに対する奇妙な信念は、物理学のノーベル賞受賞者であるリチャード・ファインマンが 1974 年のカリフォルニア工科大学卒業式の演説 (Feynman, 1974) で、そのような不合理な信念を嘆くほどのレベルに達しました。 彼の発言は一般大衆に向けられたものではなく、卒業するカリフォルニア工科大学の学生に向けられたものであり、その多くは学術科学者になる運命にありました.

ファインマンは演説の中で、第二次世界大戦後、南洋の島民が、戦争中にそこに駐屯し、物資の着陸を飛行機で誘導した米兵をどのように模倣したかを説明しました. 島の住民は地元の資料を使って、彼らが目撃したアメリカの GI の姿と行動を再現しましたが、物資は届きませんでした。

私たちの文脈では、ファインマンの要点は、理論に関連する客観的な経験的証拠が得られるまでは、それを楽しむすべての人にとってどれほどもっともらしいように見えても、それは理論に過ぎないということです. 島民は、供給システムの再現が彼らにとってどれほどもっともらしいものであったとしても、供給システムがどのように機能するかを理解していないという決定的な事実を見逃していました. ファインマンは、卒業するカリフォルニア工科大学の学生に、妥当性と科学の違いについて警告せざるを得ないと感じ、この違いが研究所の教育で十分に学習されていなかったことを示唆しています。 この著者が学部生だった当時、明示的に教えられたわけではありませんでしたが、どういうわけか、「浸透によって」それを学ぶことが期待されていました。

根拠に基づいた医療

今日、「もっともらしい偽物はおそらくない」根拠に基づいた医療」(EBM)。 この用語は、1990 年に Gordon Guyatt によって造られました。彼の最初の試みである「Scientific Medicine」が前年に受け入れられなかった後です。 1991 年に大学の疫学者だった私は、EBM という用語を使用する際の傲慢さと無知に侮辱されました。あたかも医学的証拠が、証拠に関する新しい規則を備えた新しい分野が宣言されるまで何らかの形で「非科学的」であるかのように。 EBM を批判したのは私だけではありませんでしたが (Sackett et al., 1996)、その否定的な反応の多くは、「EBM」なしで医学研究が実際に達成したことの客観的なレビューではなく、物語のコントロールの喪失に基づいているようです。

西洋医学の知識は何千年もかけて蓄積されてきました。 ヘブライ語聖書 (出エジプト記 21:19) では、「XNUMX つの当事者が口論し、一方が他方を攻撃するとき、犠牲者は完全に癒される」 [私の翻訳] というのは、ある種の医学的知識を持った個人が存在し、ある程度の効力が継承されます。 紀元前 XNUMX ~ XNUMX 世紀のヒポクラテスは、病気の発症はランダムではなく、環境からの暴露や特定の行動に関連している可能性があることを示唆しました。 その時代には、今日私たちが優れた医療行為の反例と見なすものがたくさんありました. とはいえ、医学知識の合理的証拠について考えるのは始まりでした。

ジェームズ・リンド (1716-1794) は、柑橘類を食べることで壊血病を防ぐことを提唱しました。 この治療法は古代人に知られており、特に英国の軍医ジョン・ウッドオール (1570-1643) によって以前に推奨されていましたが、ウッドオールは無視されました。 リンドは、1747 年に 12 人の壊血病患者を対象に、オレンジとレモンと他の物質を比較した小規模ではあるが成功した非無作為化対照試験を実施したため、功績が認められました。

1800年代、エドワード・ジェンナーが天然痘ワクチンとして牛痘を使用することは、他の動物で培養することによって精巧に行われ、アウトブレイクで一般的に使用されたため、1905年の最高裁判所の事件の時までに ヤコブソン対マサチューセッツ、最高裁判所長官は、天然痘の予防接種が医療当局によって一般的に受け入れられている手順であると合意されたと主張することができました. 医学雑誌も 1800 年代に定期刊行を開始しました。 たとえば、 ランセット 1824 年に出版を開始しました。医学知識の蓄積は、より一般的かつ広く共有され、議論され始めました。

1900 年代に早送りします。 1914 年から 15 年にかけて、Joseph Goldberger (1915) は非無作為化食事介入試験を実施し、ペラグラはナイアシンの欠乏が原因であると結論付けました。 1920 年代には、ジフテリア、百日咳、結核、破傷風のワクチンが開発されました。 インスリンが抽出されました。 くる病を予防するためのビタミンDを含むビタミンが開発されました. 1930 年代に、抗生物質が作成され、効果的に使用されるようになりました。 1940 年代には、化学療法と同様にアセトアミノフェンが開発され、更年期ののぼせの治療に抱合型エストロゲンが使用されるようになりました。 効果的な新しい医薬品、ワクチン、医療機器は、1950 年代と 1960 年代に指数関数的に増加しました。 すべてEBMなし。

1996 年に、EBM の批判に応えて、David Sackett 等。 (1996) その全体的な原則を説明しようとしました。 Sackett は、EBM は「優れた医師は、個々の臨床的専門知識と利用可能な最良の外部証拠の両方を使用する」から従ったと主張しました。 これは無痛のもっともらしい含意ですが、どちらの要素も基本的に間違っているか、少なくとも誤解を招くものです。 個々の医師が何をすべきかという観点からこの定義を表現することにより、Sackett は、個々の開業医が自分の臨床観察と経験を使用する必要があることを暗示していました. ただし、XNUMX 人の臨床経験の一般的な証拠の代表性は弱い可能性があります。 他の形式の証拠と同様に、臨床的証拠は体系的に収集、レビュー、分析して、科学的医学的証拠の臨床的要素を提供する臨床的推論の統合を形成する必要があります。

証拠的推論のより大きな失敗は、サケットの声明ではなく、「利用可能な最良の外部証拠」を使用すべきである 有効な外部証拠。 何が「最良の」証拠を構成するかについての判断は非常に主観的であり、必ずしも定量的に最も正確で正確な全体的な結果をもたらすとは限りません (Hartling et al., 2013; Bae, 2016)。 オースティン・ブラッドフォード・ヒル卿 (1965) は、証拠に基づく因果関係の推論の現在の標準的な「側面」を定式化する際に、「最良の」証拠を構成する側面を含んでおらず、研究が「研究の質」のために測定または分類されるべきであることも示唆していません。また、一部のタイプの研究デザインが本質的に他のものよりも優れている可能性があることさえありません. の中に 科学的証拠に関するリファレンスマニュアル、マーガレット・バーガー(2011)は、「...最も尊敬され権威のある科学機関の多く(国際がん研究機関(IARC)、医学研究所、国立研究評議会、および国立研究所など)因果関係の主張に関するどの結論または仮説が一連の証拠によって最もよく支持されているかを判断するために、関連する利用可能なすべての科学的証拠を全体として検討してください。」 これはまさにヒルのアプローチです。 彼の因果推論の側面は、科学と法律の両方で、観察から因果関係を推論するために 50 年以上にわたって非常に広く使用されてきました。 EBM が「最良の」証拠を主観的に厳選することを前提としているということは、もっともらしい方法ですが、科学的な方法ではありません。

時間が経つにつれて、「最良の」エビデンスを選択的に検討する EBM のアプローチは、最初は無作為化比較試験 (RCT) を想定される「ゴールド スタンダード」デザインとしてすべての研究デザインのピラミッドの最上部に配置することによって、「馬鹿げた」ものになったようです。その後、影響の偏りのない推定値を得るために信頼できる唯一のタイプの研究として主張されています。 他のすべての形式の経験的証拠は「潜在的に偏っている」ため、信頼できません。 以下に示すように、これはもっともらしいうぬぼれです。

しかし、現代の医学教育で日常的に教えられていることは非常にもっともらしいので、ほとんどの医師はRCTの証拠のみを考慮し、他の形式の経験的証拠をすべて却下しています. この著者が、もっともらしい以外の証拠を提供しなかった医学的に教育を受けていないテレビのコメンテーターと、オンエアで口頭で戦いを繰り広げたのは非常にもっともらしいです (Whelan, 2020):違いは治療によって引き起こされなければならず、他のタイプの研究は信頼できないのですか? 明らかです。 いいえ。

RCTのエビデンスのみに執着することで得をするのは誰か? RCT が疫学的に有効で、統計的に適切である場合、RCT の実施には非常に費用がかかります。 それらは数百万ドルまたは数千万ドルの費用がかかる可能性があり、これらの費用よりも大幅に大きな利益をもたらす可能性が高い医療製品を宣伝する企業へのアピールが主に制限されます. 歴史的に、規制プロセスにおける医薬品の管理と RCT 証拠の操作は、規制当局の承認を経て製品を市場に投入する能力を大幅に向上させました。これを行う動機は今日でも続いています。

この問題は議会によって認識され、1997 年に設立された 2000 年の食品医薬品局近代化法 (FDAMA) が可決されました。 ClinicalTrials.gov 重篤な状態または生命を脅かす状態の患者に対する治験薬の有効性を調べるために、治験薬申請の下で実施されたすべての臨床試験の登録のためのウェブサイト (National Library of Medicine, 2021)。 臨床試験における利益相反に関連する理由から、ProPublica の「Dollars for Docs」ウェブサイト (Tigas et al., 2019) は、2009 年から 2018 年にかけて製薬会社が医師に支払った金額をカバーしており、OpenPayments のウェブサイト (Centers for Medicare & Medicaid Services) も同様です。 、2022) 2013 年から 2021 年までの支払いをカバーするものが確立され、一般に検索可能になりました。 これらの情報システムが作成されたのは、無作為化が自動的に研究結果を正確かつ偏りのないものにするという「妥当性」が、研究ごまかしや不適切な研究者の利益相反の動機に対処するには不十分であると認識されたためです。

医学研究の汚職を改革または制限しようとするこれらの試みは役に立ちましたが、EBM を装った証拠の不実表示は続いています。 最悪の例の XNUMX つは、 ニューイングランド·ジャーナル·オブ·メディスン 13 年 2020 月 19 日、Covid-2020 パンデミックの始まりに、製薬会社と実質的な関係を持つ 2020 人の有名な英国の医療統計学者による「無作為化の魔法と現実世界のエビデンスの神話」という題名の論文 (Collins et al. 、XNUMX年)。 ほとんどの人がパンデミックが来ることを知る前のXNUMX年XNUMX月に書かれた可能性があります. この論文は、無作為化は自動的に強力な研究を作成し、無作為化されていない研究はすべて証拠のゴミであると主張しています. それを読んだとき、私はそれが私の専門分野である疫学全体に対する詭弁であると感じました. 私はすぐに気分を害しましたが、後で著者の深刻な利益相反を理解しました. 非常に手頃なRCTの証拠のみが規制当局の承認に適していることを示すことは、製薬会社が、効果的で安価な適応外承認のジェネリック医薬品による競争から、高価で非常に収益性の高い特許製品を保護するためのツールを提供します。 RCT。

ランダム化

では、RCT 研究と他の研究デザインとの相対的な妥当性を理解するために、より深い検討が必要な、私がほのめかしてきた無作為化の欠陥とは何でしょうか? 問題はその理解にある 混乱させる. 交絡とは、曝露と結果の関係が曝露によるものではなく、少なくとも部分的には第 XNUMX の要因 (交絡因子) によるものである疫学的状況です。 交絡因子は何らかの形で暴露に関連していますが、暴露の結果ではありません。

そのような場合、明らかな曝露と結果の関係は、実際には交絡因子と結果の関係によるものです。 たとえば、アルコール消費とがんリスクの研究は、アルコールの使用と相関している (そしてアルコールの使用が原因ではない) 喫煙歴によって混同される可能性がありますが、実際にはがんリスクの増加を促進しています. 喫煙を無視して、アルコールとがんのリスクを簡単に分析すると、関係が示される。 しかし、喫煙の影響が制御または調整されると、アルコールとがんリスクの関係は低下または消失します。

無作為化の目的は、治療群と対照群の間ですべてのバランスを取ることであり、交絡の可能性を排除することです。 潜在的な交絡を取り除く他の方法はありますか? はい: 問題の要因を測定し、統計分析でそれらを調整または管理します。 したがって、無作為化には、無作為化されていない研究では得られない利点が XNUMX つだけあることが明らかです。 un測定された交絡因子。 生物学的、医学的、または疫学的な関係が関心のある結果について不完全に理解されている場合、すべての関連要因が測定されるわけではなく、それらの未測定の要因のいくつかが関心のある関連付けを混乱させる可能性があります.

したがって、ランダム化、 理論的には、観測された関連性の説明として、測定されていない要因による潜在的な交絡を取り除きます。 それがもっともらしい議論です。 ただし、問題は、ランダム化が実際にどの程度うまく機能するか、およびランダム化によって正確にバランスを取る必要があるのは誰かということです。 臨床試験では、参加しているすべての被験者に無作為化を適用して、治療群の割り当てを決定します。 研究結果イベントで個人が研究全体のサブセットを構成する場合、それらの結果の人々は、潜在的な交絡因子についてもバランスを取る必要があります。 たとえば、治療群の死亡者がすべて男性で、プラセボ群の死亡者がすべて女性である場合、性別が治療の効果を混乱させる可能性があります。 

問題は、RCT 研究は本質的に、アウトカム被験者の適切な無作為化を明示的に示していないことであり、治療グループ全体の無作為化を示すと主張するものは、ほとんどの場合、科学的に無関係です. この問題は、RCT 研究を実施する個人、および論文を検討する査読者やジャーナル編集者が疫学的原則を十分に理解していないために発生する可能性があります。

ほとんどの RCT 出版物では、研究者は治療群とプラセボ群 (列) とさまざまな測定因子 (行) のざっくりとした初期説明表を提供しています。 つまり、性別、年齢層、人種/民族などによる治療被験者とプラセボ被験者の割合分布です。これらの表の XNUMX 番目の列は通常、各測定因子における治療被験者とプラセボ被験者の度数の差の p 値統計です。 大まかに言えば、この統計は、治療対象者とプラセボ対象者の間でこれほど大きな頻度の差が偶然に生じた確率を推定しています。 被験者が完全に偶然に治療グループに割り当てられたことを考えると、無作為化のチャンスプロセスの統計的検査はトートロジーであり、無関係です. 一部の RCT では、一部の因子が無作為化の下で偶然に許されるよりも極端に見える場合があるのは、行の下の複数の因子が分布の違いについて調べられているためであり、そのような状況では、多重比較の統計的管理を呼び出す必要があります。

RCT 記述表の XNUMX 列目に必要なのは、p 値ではなく、特定の行因子の交絡の大きさの尺度です。 交絡は、それがどのように発生したかではなく、それがどれほど悪いかによって測定されます. キャリア疫学者としての私の経験では、交絡の最良の単一の尺度は、交絡因子を調整しない場合と比較した場合の治療結果関係の大きさの変化率です。 したがって、たとえば、性別を調整すると治療によって死亡率が 25% (相対リスク = 0.75) 減少するが、調整を行わないと死亡率が 50% 減少する場合、性別による交絡の大きさは (0.75 – 0.50)/0.75 = 33 になります。 %。 疫学者は一般に、交絡が存在し、制御する必要があることを示唆するために、このような調整で 10% を超える変化を考慮します。

私が観察したように、ほとんどの RCT 出版物は、治療グループ全体の交絡推定値の大きさを提供しておらず、結果の被験者についても提供していません。 そのため、論文の説明表に示されているすべての要因について、結果の被験者が適切に無作為化されているとは言えません。 しかし、RCT 研究の潜在的な致命的な欠陥は、無作為化されていない研究よりも優れているわけではなく、場合によってはさらに悪化する可能性があるものであり、多数の被験者が無作為化された場合にのみ無作為化が機能することです (Deaton and Cartwright, 2018)。研究全体だけでなく、結果の主題。 

コインを 34 回投げるとします。 少なくとも表が 7 回、裏が 3 回、またはその逆の場合は、たまたま (2.33%)。 ただし、この差の大きさ 2.33/70 = 100 は、交絡の可能性という点でかなり大きい可能性があります。 一方、000078回のフリップのうち50回以上の表から同じ10等級が発生することはまれであり、p=.XNUMXです。 無作為化が機能するためには、治療グループとプラセボ グループの両方でかなりの数の結果イベントが必要であり、各グループで XNUMX 以上が必要です。 これは、RCT 研究の暗黙の潜在的な主要な欠陥であり、妥当性の議論を役に立たなくします。なぜなら、RCT 研究は一般に、治療が予測どおりに機能する場合に主要な結果の統計的有意性を見つけるのに十分な統計的検出力を持つように設計されていますが、十分な結果が得られるようには設計されていないためです。潜在的な交絡を XNUMX% 未満に減らすと被験者は言います。

この問題の重要な例は、ファイザー BNT162b2 mRNA Covid-19 ワクチンの最初に公開された有効性 RCT 結果で見ることができます (Polack et al., 2020)。 この研究は十分に大規模で (43,548 人の無作為化された参加者)、十分に重要 (Covid-19) であると考えられていたため、RCT の妥当性が想定されているため、「著名な」雑誌での出版が確保されました。 ニューイングランド·ジャーナル·オブ·メディスン. この研究の主要な結果は、ワクチンまたはプラセボ注射の19回目の投与から少なくとも162日後に発症するCovid-XNUMXの発生でした。 しかし、プラセボ被験者の間で XNUMX 例が観察され、適切な無作為化には十分でしたが、ワクチン被験者の中では XNUMX 例しか見つかりませんでした。 

一般的な疫学的経験から、これほど大きな推定相対リスク (約 162/8 = 20) が完全に交絡によるものである可能性は低いですが、相対リスクの正確性またはその暗黙の有効性 ((20 – 1)/20 = 95 %) は疑問です。 使用されているこのワクチンが感染リスクの低減にそれほど効果的ではないことが観察されたことは、ランダム化が治療群とプラセボ群の両方の結果対象者に対して機能したことを保証するサンプルサイズが不十分であったため、研究結果の弱さを考えると驚くべきことではありません.

疫学のこの「雑草への飛び込み」は、試験のすべての治療群で、たとえば 50 人未満の結果被験者を含む RCT 研究が、測定されていない要因による交絡の可能性を回避する主張がほとんどまたはまったくない理由を明らかにしています。 しかし、それはまた、なぜそのような裁判が行われるのかを明らかにします もっと悪い 同じ暴露と結果の非ランダム化比較試験よりも。 無作為化されていない試験では、研究者は多くの要因が結果の発生に影響を与える可能性があることを知っています。 

ただし、RCT では、研究者は日常的に無作為化が成功したと考えているため、調整されていない統計分析を実行し、交絡する可能性のある結果を提供します。 何万人もの参加者のためにRCTが「大規模な」研究としてパレードされているのを見るときは、それを超えて、試験の治療群における主要な結果イベントの数に目を向けてください. プライマリアウトカムイベントの数が少ない試験は役に立たず、公開すべきではありません。公衆衛生や政策の考慮事項に依存することは言うまでもありません。

経験的証拠

以上をすべて読んだ後、無作為化試験と非無作為化試験に関するこれらの議論は非常にもっともらしいと思うかもしれませんが、それらを裏付ける経験的証拠はどうでしょうか? そのために、Cochrane Library Database of Systematic Reviews (Anglemyer et al., 2014) によって非常に徹底的な分析が行われました。 この研究では、1990 年 2013 月から 14 年 XNUMX 月までの期間の XNUMX つの電子出版物データベースを包括的に検索し、「[無作為化] 試験で試験された介入の有効性または有効性を測定する定量的効果サイズの推定値を、観察研究で試験されたものと比較したすべての系統的レビュー論文を特定しました。 」 事実上、メタ分析のメタ分析であり、分析には、XNUMX のレビュー論文に要約されているように、何千もの個々の研究の比較が含まれていました。 

結論: RCT と対応する非無作為化試験の結果の平均差はわずか 8% (95% 信頼限界、-4% から 22%、統計的に有意ではない)。 要約すると、疫学原理に基づくものと同様に経験的なものでもあるこの一連の知識は、いわゆる「妥当性」とは対照的に、無作為化試験は医学的証拠のゴールドスタンダードとして、または唯一の受け入れ可能な形式として自動的にランク付けされないことを示しています。医学的証拠、およびすべての研究は、それ自体の長所と短所、およびそれらの長所と短所が引き出される結論にどれほど重要であるかについて、批判的かつ客観的に検討する必要がある.

その他の妥当性

Covid-19パンデミックの間、パンデミック緊急事態自体の宣言自体を含め、公衆衛生政策を正当化するために科学的証拠の他の多くの主張が使用されてきました. これらの多くの根底にあるのは、公衆衛生のパンデミック管理の目標は、SARS-CoV-2 ウイルスに感染した人の数を最小限に抑えることであるという、もっともらしいが誤った原則です。 

そのポリシーは明白に見えるかもしれませんが、包括的なポリシーとしては間違っています。 最小限に抑える必要があるのは、パンデミックの有害な結果です。 感染がほとんどの人にとって不快または迷惑な症状につながるが、特にオミクロン時代の SARS-CoV-2 の場合のように、深刻な問題や長期的な問題が発生しない場合、一般公衆衛生の具体的なメリットはありません。そのような個人の自然的または経済的権利を侵害し、それ自体に害を及ぼす介入および制限。 

米国を含む西側社会では、毎年何百万人もの感染者を生み出しているにも関わらず、パンデミック緊急事態を宣言することなく、毎年の呼吸器感染症の波を順調に進めています。毎年。 

Covid-19 パンデミックの最初の数か月で、感染による死亡リスクは年齢によって 1,000 倍以上変化し、糖尿病、肥満、心臓病、腎臓病などの慢性的な健康状態にない人々は、がんの病歴などは、死亡のリスクが無視でき、入院のリスクが非常に低かった。 その時点で、平均して公衆衛生介入の恩恵を受ける高リスクの個人と、目立った問題や長期的な問題なしに感染をうまく乗り切る低リスクの個人のカテゴリーを定義するのは簡単でした. したがって、リスクカテゴリーを区別しない強迫観念的で画一的なパンデミック管理スキームは、最初から不合理で抑圧的でした。

したがって、感染の伝播を減らすために妥当性によって促進された対策は、その目的に効果的であったとしても、優れたパンデミック管理には役立たなかった. しかし、これらの措置は、そもそも科学的証拠によって正当化されることはありませんでした。 2021 フィートのソーシャル ディスタンシング ルールは、CDC の恣意的な調合でした (Dangor、2021 年)。 フェイスマスクの着用による利益の主張は、着用者にとっての潜在的な利益 (より理論的なリスクを受け入れるかどうかは個人的な選択である) と傍観者への利益、いわゆる「ソースコントロール」を区別することはめったにありません。健康上の考慮事項が適切に適用される場合があります。 研究に致命的な欠陥がない呼吸器ウイルスのマスクベースの感染源管理の研究では、感染の伝播を減らすのに明らかな利点は示されていません (Alexander、2022; Alexander、2022; Burns、XNUMX)。

オーストラリアの人口データが明らかにしているように (Worldometer, 2020)、一般人口のロックダウンは西側諸国で使用されたことはなく、避けられないことを延期する以外に何をしても効果があるという証拠はありません (Meunier, 2022)。 パンデミック・インフルエンザを制御するための公衆衛生対策の最終的な議論において (イングレスビーら、2006)、著者らは、「インフルエンザの蔓延を遅らせるために、感染した可能性のある人々のグループを長期間隔離して隔離することを支持する歴史的観察や科学的研究はありません。 世界保健機関(WHO)の執筆グループは、文献を精査し、現代の国際的な経験を考慮した結果、「強制隔離と検疫は効果がなく、非現実的である」と結論付けました。 …大規模な検疫のマイナスの影響は非常に極端である(病人を井戸に強制的に閉じ込める、大規模な集団の移動を完全に制限する、検疫区域内の人々に重要な物資、医薬品、食料を届けるのが困難になる)。措置は真剣な検討から除外されるべきである。」

旅行制限に関して、Inglesby等。 (2006) は次のように述べています。 世界保健機関の執筆グループは、「国境で入国する旅行者のスクリーニングと検疫は、過去のパンデミックでウイルスの導入を大幅に遅らせることはなく、現代ではさらに効果が低下する可能性が高い」と結論付けています。」 2006): 「以前のインフルエンザの流行では、学校の閉鎖が病気の発生率に与える影響はまちまちでした。 イスラエルの研究では、教師が 2 週間ストライキを行った後、呼吸器感染症が減少したことが報告されましたが、減少が見られたのは 1918 日だけでした。 一方、XNUMX 年のシカゴでの大流行の際に学校が冬季休暇で閉鎖されたとき、「学校が開講されていたときよりも多くのインフルエンザの症例が生徒の間で発生しました。」」

この議論は、その有効性についてのもっともらしい議論に基づいてウイルスの伝播を妨害すると思われるこれらの行動が、パンデミックを管理する上で誤った方向に導かれており、拡散を減らす効果の科学的証拠によって実証されていないことを明らかにしています. 彼らの大規模なプロモーションは、Covid-19 時代の公衆衛生政策の失敗を示しています。

妥当性と悪い科学

さまざまな公衆衛生政策や一般大衆が利用できるようになった情報は、妥当性によって裏付けられたのではなく、実際の科学のふりをして、悪い科学または致命的な欠陥のある科学によって支持されたという議論を楽しむことができます。 たとえば、社内の非査読ジャーナルでは、 罹患率と死亡率の週次レポート、CDCはワクチンの有効性に関する多くの分析を発表しています。 これらの報告は横断的研究を説明していましたが、ワクチンの有効性を計算するために相対リスクの代わりに推定オッズ比パラメーターを体系的に使用して、ケースコントロール研究であるかのように分析しました。 研究結果がまれな場合、たとえば研究対象者の 10% 未満の場合、オッズ比は相対リスクを概算できますが、そうでない場合、オッズ比は過大評価される傾向があります。 ただし、横断的研究では、相対リスクを直接計算し、相対リスク回帰によって潜在的な交絡因子を調整することができます (Wacholder、1986)。これは、症例対照研究でのロジスティック回帰の使用と同様です。

代表的な例は、19 回目の Covid-2022 ワクチンの有効性に関する研究です (Tenforde et al., 4,094)。 この研究では、「…IVY ネットワークは 18 歳以上の成人 2,952 人を登録し」、関連する被験者を除外した後、「1,385 人の入院患者が含まれた(1,567 人の患者と 19 人の非 COVID-82 コントロール)」。 横断的研究では、意図的に被験者の総数を特定しますが、症例数と対照数、および曝露されたものと曝露されていないものの数は、調査中の医学的、生物学的、疫学的メカニズムの根底にある自然なプロセスによって発生します。 被験者の総数を選択することにより、Tenforde et al。 研究は定義上、横断的なデザインです。 この研究では、免疫不全状態のない患者で 1% のワクチン有効性が報告されました。 この推定値は、調整後のオッズ比 0.82 – 0.18 = 31 を反映しています。 しかし、ワクチン接種を受けた患者の割合は 70% で、ワクチン接種を受けていない患者の割合は 3% であり、どちらもオッズ比近似を使用してワクチンの有効性を計算できるほどまれではありません。 研究報告書の表 0.45 の数値から、未調整の相対リスク 0.43 と調整済みの相対リスク 1 を計算すると、真のワクチン有効性は 0.43 – 57 = 82% となり、XNUMX% とは大きく異なり、はるかに悪い結果になります。論文で発表されました。

別の文脈では、初期の外来患者のCovid-19治療のためのヒドロキシクロロキン(HCQ)の使用に関する要約レビュー記事を公開した後(Risch、2020)、HCQが無効であることを示すために多くの臨床試験論文が公開されました. . これらのいわゆる「反論」の最初のものは、病態生理学および治療において、初期の外来患者の病気とはほぼ完全に異なる入院患者で行われました (Park et al., 2020)。 私がレビューで取り上げた重要なアウトカムである入院と死亡のリスクは、これらの研究では、ウイルス検査陽性の期間や入院期間などの主観的でより小さなアウトカムに焦点を当てることで気を散らされていました.

その後、外来HCQ使用のRCTが公開され始めました。 典型的なものは、Caleb Skipper らによるものです。 (2020)。 この試験の主要評価項目は、14 日間にわたる全体的な自己申告による症状の重症度の変化でした。 この主観的なエンドポイントは、特にこの研究グループによる研究の被験者が、試験の HCQ またはプラセボ群のどちらに属しているかを中程度に判断できたことを考えると (Rajasingham et al., 2021)、したがって自己報告された転帰は、投薬群に目がくらんでいたわけではありません。 統計分析から、著者らは「ヒドロキシクロロキンは、初期の軽度のCOVID-19の外来患者の症状の重症度を大幅に軽減しなかった」と適切に結論付けました. しかし、一般メディアはこの研究を「ヒドロキシクロロキンは効かない」と報じました。 たとえば、Jen Christensen (2020) CNNヘルス この研究について次のように述べています。 内科の史料に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」 

しかし実際には、Skipper の研究では、入院と死亡のリスクという重要な 10 つの結果が報告されました。 HCQ、1回の入院、4回の死亡。 これらの数値は、統計的に有意ではありませんが (p=1)、入院のリスクが 60% 減少したことを示していますが、外来患者での HCQ 使用による入院リスクに関する他のすべての研究と完全に一致しています (Risch, 0.11)。 それにもかかわらず、これらの少数の結果イベントは、無作為化が要因のバランスをとるのに十分ではなく、この研究は本質的に役に立たない. しかし、一般の文献では、HCQ が外来患者の使用に何の利益ももたらさないことを示すものとして、依然として誤解されていました.

結論

Covid-19 パンデミックの間、もっともらしい科学的拍手や悪い科学の他の多くの事例が発生しました。 撤回された Surgisphere の論文で見られたように、医学雑誌は、結論が政府の政策と一致している限り、日常的かつ無批判にこのナンセンスを掲載しています。 この一連の偽の知識は、NSC、FDA、CDC、NIH、WHO、ウェルカムトラスト、AMA、医療専門委員会、州および地方の公衆衛生機関、多国籍製薬会社、および世界中のその他の組織によって、最高レベルで広められてきました。公衆に対する責任を侵害したか、意図的に偽の科学を理解しないことを選択した. 

米国上院は最近、Covid-19の非常事態を終わらせるためにXNUMX回目の投票を行いましたが、バイデン大統領は再発の「恐れ」のために措置を拒否すると述べました ケース番号. 私の同僚と私はほぼ 2022 年前に、パンデミックの緊急事態は終わったと主張しましたが (Risch et al., XNUMX)、「緊急事態」に隠れて人権を抑圧することを正当化するために、症例数に誤って依存することは衰えずに続いています。

従来のメディアや多くのソーシャル メディアによる大規模な検閲により、この悪質で偽りの科学に関する公的な議論のほとんどが妨げられてきました。 検閲は、正当な科学が本質的にそれ自体を防御するため、防御不可能なツールです。 もっともらしさと科学の違いと、科学のように見えるがそうではない科学の「製品」を大量生産するための努力がどれほど大きいかを一般の人々が理解し始めるまで、プロセスは続き、権威主義的な権力を求める指導者はそれに依存し続けるでしょう。偽りの正当化のために。

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著者

  • ブラウンストーン研究所の上級研究員であるハーベイ・リッシュは、医師であり、イェール大学公衆衛生大学院およびエール大学医学部の疫学名誉教授です。 彼の主な研究対象は、がんの病因、予防、早期診断、および疫学的方法です。

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