प्लॉसिबिलिटी बट नॉट साइंस ने कोविड महामारी की सार्वजनिक चर्चाओं को हावी कर दिया है

“सच कहूँ तो, मुझ पर हमले विज्ञान पर हमले हैं ।” ~ एंथोनी फाउची, 9 जून, 2021 (एमएसएनबीसी)।

बेतुका ।

एक बात तो यह है कि डॉ. फौसी ने कोविड-19 महामारी के दौरान वैज्ञानिक सवालों पर सटीक रिपोर्ट नहीं दी है। दूसरे के लिए, विज्ञान की आवश्यक द्वंद्वात्मकता बहस करना, प्रश्न करना, बहस करना है। बहस के बिना विज्ञान प्रचार से ज्यादा कुछ नहीं है। 

फिर भी, कोई यह पूछ सकता है कि अमेरिकी जनता के लिए तकनीकी सामग्री को प्रस्तुत करना कैसे संभव है, यदि अंतरराष्ट्रीय जनता के लिए नहीं, लगभग तीन वर्षों तक और एक सामान्य समझ हासिल करने के लिए कि मामले "वैज्ञानिक" थे, जबकि वास्तव में वे नहीं थे ? मैं दावा करता हूं कि महामारी के दौरान पारंपरिक मीडिया के माध्यम से इन जनता को जो खिलाया गया है, वह काफी हद तक प्रशंसनीय है, लेकिन विज्ञान नहीं है, और यह कि अमेरिकी और अंतर्राष्ट्रीय जनता, साथ ही साथ अधिकांश डॉक्टर और वैज्ञानिक स्वयं नहीं बता सकते हैं। के अंतर। हालांकि, अंतर मौलिक और गहरा है।

विज्ञान की शुरुआत सिद्धांतों और परिकल्पनाओं से होती है, जिनके प्रायोगिक परिणाम सिद्ध होते हैं। फिर भी, ये सिद्धांत विज्ञान नहीं हैं; ये विज्ञान को प्रेरित करते हैं । विज्ञान तब घटित होता है जब व्यक्ति ऐसे प्रयोग करते हैं या अवलोकन करते हैं जो सिद्धांतों के निहितार्थों या परिणामों को दर्शाते हैं। ये निष्कर्ष सिद्धांतों का समर्थन या खंडन करते हैं, जिन्हें बाद में नए अवलोकनों के अनुसार संशोधित या अद्यतन किया जाता है, या यदि पुख्ता सबूत यह दिखाते हैं कि वे प्रकृति का वर्णन करने में विफल हैं तो उन्हें त्याग दिया जाता है। यह चक्र फिर दोहराया जाता है। विज्ञान, सिद्धांतों की पुष्टि या खंडन करने वाले साक्ष्य प्राप्त करने के लिए प्रायोगिक या अवलोकनात्मक कार्य का निष्पादन है।

सामान्य तौर पर, सिद्धांत प्रशंसनीय कथन होते हैं जो प्रकृति के संचालन के बारे में कुछ विशिष्ट बताते हैं। प्रशंसनीयता देखने वाले की नजर में है, क्योंकि तकनीकी रूप से जानकार विशेषज्ञ के लिए जो प्रशंसनीय है वह एक आम व्यक्ति के लिए प्रशंसनीय नहीं हो सकता है। उदाहरण के लिए- शायद अतिसरलीकृत-सूर्यकेंद्रितवाद 1543 में निकोलस कोपरनिकस द्वारा अपना सिद्धांत प्रकाशित करने से पहले प्रशंसनीय नहीं था, और बाद में कुछ समय के लिए यह विशेष रूप से प्रशंसनीय नहीं था, जब तक कि जोहान्स केपलर ने यह नहीं समझा कि टायको ब्राहे द्वारा किए गए खगोलीय मापों ने कोपरनिकस परिपत्र कक्षाओं को दीर्घवृत्तों में परिशोधित करने का सुझाव दिया। , साथ ही गणितीय नियम उन दीर्घवृत्तों के साथ ग्रहों की गतियों को नियंत्रित करते प्रतीत होते थे - फिर भी उन गणितीय नियमों के कारण, भले ही वे गतियों के अच्छे विवरण थे, तब तक प्रशंसनीय नहीं थे जब तक कि 1687 में इसहाक न्यूटन ने एक सार्वभौमिक गुरुत्वाकर्षण के अस्तित्व को प्रस्तुत नहीं किया था। गुरुत्वाकर्षण आकर्षण के परिमाण को नियंत्रित करने वाले द्रव्यमान-आनुपातिक, व्युत्क्रम-वर्ग दूरी के नियम के साथ द्रव्यमान के बीच बल, और इस सिद्धांत के अनुरूप और समर्थन करने वाली कई मात्रात्मक घटनाएं देखीं।

आज हमारे लिए, हम अण्डाकार सूर्यकेंद्रित सौर मंडल की कक्षाओं की संभाव्यता के बारे में शायद ही सोचते हैं, क्योंकि 335 वर्षों के अवलोकन डेटा उस सिद्धांत के साथ अत्यधिक सुसंगत रहे हैं। लेकिन हम यह सोचने से कतरा सकते हैं कि प्रकाश कणों और तरंगों दोनों के रूप में एक साथ यात्रा करता है, और प्रकाश पर माप करना, हम पर्यवेक्षकों के रूप में क्या करते हैं, यह निर्धारित करता है कि हम कण व्यवहार या तरंग व्यवहार देखते हैं, और हम कणों का निरीक्षण करना चुन सकते हैं या लहरें, लेकिन एक ही समय में दोनों नहीं। प्रकृति जरूरी नहीं कि प्रशंसनीय हो।

लेकिन सभी समान, प्रशंसनीय सिद्धांतों पर विश्वास करना आसान है, और यही समस्या है। कोविड-19 महामारी के लगभग तीन वर्षों से हमें यही खिलाया जा रहा है। वास्तव में हालांकि, हमें बहुत लंबे समय तक विज्ञान के बजाय प्रशंसनीयता खिलाया गया है।

कार्गो-पंथ विज्ञान

1960 और 1970 के दशक में अपने दिमाग से चम्मचों को झुकाने या अपुष्ट, अपूरणीय "अतिसंवेदी धारणा" का अध्ययन करने का दावा करने वाले चार्लटन बहुत लोकप्रिय थे। "विज्ञान" क्या स्थापित कर सकता है, इस बारे में अजीब मान्यताएँ इस स्तर तक पहुँच गईं कि भौतिकी के नोबेल पुरस्कार विजेता रिचर्ड फेनमैन ने 1974 के कैलटेक प्रारंभ भाषण (फेनमैन, 1974) को इस तरह के तर्कहीन विश्वासों के बारे में बताया। उनकी टिप्पणी आम जनता के लिए लक्षित नहीं थी, बल्कि कैल्टेक छात्रों को स्नातक करने के लिए थी, जिनमें से कई अकादमिक वैज्ञानिक बनने के लिए किस्मत में थे।

अपने संबोधन में, फेनमैन ने वर्णन किया कि कैसे द्वितीय विश्व युद्ध के बाद दक्षिण सागर द्वीपवासियों ने युद्ध के दौरान वहां तैनात अमेरिकी सैनिकों की नकल की, जिन्होंने आपूर्ति के लिए हवाई जहाज की लैंडिंग का मार्गदर्शन किया था। द्वीप के निवासियों ने स्थानीय सामग्रियों का उपयोग करते हुए, अमेरिकी जीआई के बारे में जो कुछ देखा था, उसके रूप और व्यवहार को पुन: पेश किया, लेकिन कोई आपूर्ति नहीं हुई।

हमारे संदर्भ में, फेनमैन का कहना यह होगा कि जब तक किसी सिद्धांत के पास वस्तुनिष्ठ अनुभवजन्य साक्ष्य नहीं होते हैं, तब तक यह केवल एक सिद्धांत बना रहता है, चाहे वह कितना भी प्रशंसनीय क्यों न हो, जो इसका मनोरंजन करता है। द्वीपवासी इस महत्वपूर्ण तथ्य को याद कर रहे थे कि उन्हें यह समझ में नहीं आया कि आपूर्ति प्रणाली कैसे काम करती है, इसके बावजूद कि उनका पुनरुत्पादन उनके लिए कितना प्रशंसनीय था। उस फेनमैन ने कैल्टेक के छात्रों को विश्वसनीयता और विज्ञान के बीच के अंतर के बारे में चेतावनी देने के लिए मजबूर महसूस किया, यह सुझाव देते हुए कि यह अंतर उनके संस्थान शिक्षा में पर्याप्त रूप से सीखा नहीं गया था। यह स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था जब यह लेखक उन वर्षों में स्नातक था, लेकिन किसी तरह, हमें उम्मीद थी कि हम इसे "परासरण द्वारा" सीख चुके हैं।

साक्ष्य आधारित चिकित्सा

आज के दौर में " साक्ष्य-आधारित चिकित्सा " (ईबीएम) से बड़ा कोई और भ्रामक तर्क नहीं है । यह शब्द 1990 में गॉर्डन गायट द्वारा गढ़ा गया था, जब उनका पहला प्रयास, "वैज्ञानिक चिकित्सा," पिछले वर्ष स्वीकार्यता प्राप्त करने में विफल रहा था। 1991 में एक विश्वविद्यालय महामारी विज्ञानी के रूप में, मुझे इस शब्द, ईबीएम, के उपयोग में दिखाई देने वाले अहंकार और अज्ञानता से अपमानित महसूस हुआ, मानो चिकित्सा प्रमाण किसी तरह "अवैज्ञानिक" थे, जब तक कि इसे प्रमाण के लिए नए नियमों के साथ एक नया अनुशासन घोषित नहीं कर दिया गया। ईबीएम की आलोचना करने वालों में मैं अकेला नहीं था (सैकेट एट अल., 1996), हालांकि उस नकारात्मक प्रतिक्रिया का अधिकांश हिस्सा कथात्मक नियंत्रण के नुकसान पर आधारित प्रतीत होता है, न कि इस बात की वस्तुनिष्ठ समीक्षा पर कि चिकित्सा अनुसंधान ने वास्तव में "ईबीएम" के बिना क्या हासिल किया था।

पश्चिमी चिकित्सा ज्ञान हजारों वर्षों से बढ़ा है। हिब्रू बाइबिल में (निर्गमन 21:19), "जब दो पक्ष आपस में झगड़ते हैं और एक दूसरे पर वार करता है ... पीड़ित पूरी तरह से चंगा हो जाएगा" [मेरा अनुवाद] जिसका तात्पर्य है कि ऐसे व्यक्ति जिनके पास चिकित्सा ज्ञान के प्रकार मौजूद थे और कुछ हद तक प्रभावकारिता विरासत में मिली। पांचवीं-चौथी शताब्दी ईसा पूर्व में हिप्पोक्रेट्स ने सुझाव दिया कि रोग का विकास यादृच्छिक नहीं हो सकता है, लेकिन पर्यावरण या कुछ व्यवहारों से जोखिम से संबंधित हो सकता है। उस युग में, बहुत कुछ था जिसे आज हम अच्छी चिकित्सा पद्धति के प्रति उदाहरण मानेंगे। फिर भी, चिकित्सा ज्ञान के तर्कसंगत साक्ष्य के बारे में सोचना एक शुरुआत थी।

जेम्स लिंड (1716-1794) ने साइट्रस के खाने के माध्यम से स्कर्वी सुरक्षा की वकालत की। यह उपचार पूर्वजों के लिए जाना जाता था, और विशेष रूप से पहले अंग्रेजी सैन्य सर्जन जॉन वुडल (1570-1643) द्वारा इसकी सिफारिश की गई थी - लेकिन वुडल को नजरअंदाज कर दिया गया था। लिंड को श्रेय मिलता है क्योंकि 1747 में उन्होंने 12 स्कर्वी रोगियों के बीच संतरे और नींबू बनाम अन्य पदार्थों का एक छोटा लेकिन सफल गैर-यादृच्छिक, नियंत्रित परीक्षण किया।

1800 के दशक में, एडवर्ड जेनर द्वारा चेचक के टीके के रूप में गाय के चेचक के जीवाणु का उपयोग अन्य जानवरों में संवर्धित करके और विकसित किया गया और प्रकोपों ​​के दौरान इसे व्यापक रूप से उपयोग में लाया गया। 1905 में जैकबसन बनाम मैसाचुसेट्स के सर्वोच्च न्यायालय के मामले तक , मुख्य न्यायाधीश यह दावा कर सके कि चिकित्सा अधिकारियों द्वारा चेचक के टीकाकरण को एक सर्वमान्य प्रक्रिया के रूप में स्वीकार किया गया था। 1800 के दशक में चिकित्सा पत्रिकाओं का नियमित प्रकाशन भी शुरू हुआ। उदाहरण के लिए, लैंसेट ने 1824 में प्रकाशन शुरू किया। चिकित्सा ज्ञान का संचय व्यापक रूप से साझा किया जाने लगा और उस पर व्यापक रूप से चर्चा होने लगी।

1900 के दशक के लिए तेजी से आगे। 1914-15 में, जोसेफ गोल्डबर्गर (1915) ने एक गैर-यादृच्छिक आहार हस्तक्षेप परीक्षण किया, जिसने निष्कर्ष निकाला कि पेलाग्रा आहार नियासिन की कमी के कारण होता है। 1920 के दशक में, डिप्थीरिया, पर्टुसिस, तपेदिक और टेटनस के लिए टीके विकसित किए गए थे। इंसुलिन निकाला गया। रिकेट्स को रोकने के लिए विटामिन डी सहित विटामिन विकसित किए गए थे। 1930 के दशक में, एंटीबायोटिक्स का निर्माण और प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाने लगा। 1940 के दशक में, एसिटामिनोफेन विकसित किया गया था, जैसे कि कीमोथेरपी, और संयुग्मित एस्ट्रोजन का उपयोग रजोनिवृत्त गर्म चमक के इलाज के लिए किया जाने लगा। 1950 और 1960 के दशक में प्रभावी नई दवाओं, टीकों और चिकित्सा उपकरणों की संख्या में तेजी से वृद्धि हुई। सभी ईबीएम के बिना।

1996 में, ईबीएम, डेविड सैकेट एट अल की आलोचनाओं का जवाब देते हुए। (1996) ने इसके समग्र सिद्धांतों की व्याख्या करने का प्रयास किया। सैकेट ने जोर देकर कहा कि ईबीएम "अच्छे डॉक्टर व्यक्तिगत नैदानिक ​​​​विशेषज्ञता और सर्वोत्तम उपलब्ध बाहरी साक्ष्य दोनों का उपयोग करते हैं।" यह एक नीरस संभाव्यता निहितार्थ है, लेकिन दोनों घटक मूल रूप से गलत हैं या कम से कम भ्रामक हैं। व्यक्तिगत डॉक्टरों को क्या करना चाहिए के संदर्भ में इस परिभाषा को परिभाषित करके, सैकेट का अर्थ यह था कि व्यक्तिगत चिकित्सकों को अपनी नैदानिक ​​टिप्पणियों और अनुभव का उपयोग करना चाहिए। हालांकि, एक व्यक्ति के नैदानिक ​​​​अनुभव की सामान्य साक्ष्य प्रतिनिधित्व कमजोर होने की संभावना है। साक्ष्य के अन्य रूपों की तरह, नैदानिक ​​​​तर्क के संश्लेषण को बनाने के लिए नैदानिक ​​​​साक्ष्य को व्यवस्थित रूप से एकत्र, समीक्षा और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है, जो तब वैज्ञानिक चिकित्सा साक्ष्य के नैदानिक ​​​​घटक प्रदान करेगा।

प्रमाणिक तर्क की एक बड़ी विफलता सैकट का यह कथन है कि सभी वैध बाह्य साक्ष्यों के बजाय "सर्वोत्तम उपलब्ध बाह्य साक्ष्य" का उपयोग किया जाना चाहिए । "सर्वोत्तम" साक्ष्य क्या है, इस बारे में निर्णय अत्यधिक व्यक्तिपरक होते हैं और जरूरी नहीं कि इनसे मात्रात्मक रूप से सबसे सटीक और परिशुद्ध परिणाम प्राप्त हों (हार्टलिंग एट अल., 2013; बे, 2016)। प्रमाणिक कारण-कार्य तर्क के अपने सर्वमान्य "पहलुओं" को प्रतिपादित करते समय, सर ऑस्टिन ब्रैडफोर्ड हिल (1965) ने "सर्वोत्तम" साक्ष्य क्या होगा, इस पहलू को शामिल नहीं किया, न ही उन्होंने सुझाव दिया कि अध्ययनों को "अध्ययन की गुणवत्ता" के लिए मापा या वर्गीकृत किया जाना चाहिए, और न ही यह कि कुछ प्रकार के अध्ययन डिजाइन स्वाभाविक रूप से दूसरों से बेहतर हो सकते हैं। वैज्ञानिक प्रमाणों पर संदर्भ पुस्तिका में , मार्गरेट बर्गर (2011) स्पष्ट रूप से कहती हैं, "...कई सबसे सम्मानित और प्रतिष्ठित वैज्ञानिक संस्थाएँ (जैसे कि कैंसर अनुसंधान के लिए अंतर्राष्ट्रीय एजेंसी (आईएआरसी), इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिसिन, राष्ट्रीय अनुसंधान परिषद और राष्ट्रीय पर्यावरण स्वास्थ्य विज्ञान संस्थान) सभी प्रासंगिक उपलब्ध वैज्ञानिक प्रमाणों पर समग्र रूप से विचार करती हैं, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि किसी कारण संबंधी दावे के बारे में कौन सा निष्कर्ष या परिकल्पना प्रमाणों के आधार पर सबसे अच्छी तरह समर्थित है।" यह बिल्कुल हिल का दृष्टिकोण है; उनके कारण संबंधी तर्क के पहलुओं का उपयोग विज्ञान और कानून दोनों में, अवलोकन से कारण तक तर्क करने के लिए 50 से अधिक वर्षों से व्यापक रूप से किया जाता रहा है। यह मानना ​​कि ईबीएम व्यक्तिपरक रूप से "सर्वोत्तम" प्रमाणों को चुनने पर आधारित है, एक तर्कसंगत विधि है, लेकिन वैज्ञानिक नहीं।

समय के साथ, "सर्वश्रेष्ठ" सबूतों पर चुनिंदा रूप से विचार करने के लिए ईबीएम दृष्टिकोण "नीचा" लगता है, सबसे पहले यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (आरसीटी) को सभी अध्ययन डिजाइनों के पिरामिड के शीर्ष पर "स्वर्ण मानक" डिजाइन के रूप में रखा जाता है। और बाद में, एकमात्र प्रकार के अध्ययन के रूप में, जिस पर प्रभाव के निष्पक्ष अनुमान प्राप्त करने के लिए भरोसा किया जा सकता है। अनुभवजन्य साक्ष्य के अन्य सभी रूप "संभावित रूप से पक्षपाती" हैं और इसलिए अविश्वसनीय हैं। यह एक संभाव्यता दंभ है जैसा कि मैं नीचे दिखाऊंगा।

लेकिन यह इतना प्रशंसनीय है कि आधुनिक चिकित्सा शिक्षा में इसे नियमित रूप से पढ़ाया जाता है, ताकि अधिकांश डॉक्टर केवल आरसीटी साक्ष्य पर विचार करें और अन्य सभी प्रकार के अनुभवजन्य साक्ष्यों को खारिज कर दें। यह इतना प्रशंसनीय है कि इस लेखक के पास चिकित्सकीय रूप से अशिक्षित टेलीविजन कमेंटेटर के साथ ऑन-एयर मौखिक लड़ाई थी, जिसने संभाव्यता के अलावा कोई सबूत नहीं दिया (व्हेलन, 2020): क्या यह "स्पष्ट" नहीं है कि यदि आप विषयों को यादृच्छिक बनाते हैं, तो कोई भी उपचार के कारण अंतर होना चाहिए, और किसी अन्य प्रकार के अध्ययन पर भरोसा नहीं किया जा सकता है? जाहिर है, हाँ; सच, नहीं।

आरसीटी साक्ष्य पर एकमात्र, जुनूनी फोकस से किसे लाभ होता है? महामारी विज्ञान की दृष्टि से वैध और सांख्यिकीय रूप से पर्याप्त होने के लिए आरसीटी का संचालन करना बहुत महंगा है। उनकी लागत लाखों या करोड़ों डॉलर हो सकती है, जो उनकी अपील को काफी हद तक चिकित्सा उत्पादों को बढ़ावा देने वाली कंपनियों तक सीमित कर देती है, जो उन लागतों की तुलना में काफी अधिक मुनाफा लाने की संभावना रखते हैं। ऐतिहासिक रूप से, विनियमन प्रक्रिया में आरसीटी साक्ष्य के फार्मा नियंत्रण और हेरफेर ने बाजार में विनियामक अनुमोदन के माध्यम से उत्पादों को आगे बढ़ाने की क्षमता में भारी वृद्धि प्रदान की, और ऐसा करने की प्रेरणा आज भी जारी है।

इस समस्या को कांग्रेस ने पहचाना और 1997 में खाद्य एवं औषधि प्रशासन आधुनिकीकरण अधिनियम (FDAMA) पारित किया, जिसके तहत 2000 में ClinicalTrials.gov वेबसाइट की स्थापना की गई। इस वेबसाइट पर गंभीर या जानलेवा बीमारियों से पीड़ित रोगियों के लिए प्रायोगिक दवाओं की प्रभावशीलता की जांच करने हेतु प्रायोगिक नई दवा आवेदनों के तहत किए गए सभी नैदानिक ​​परीक्षणों का पंजीकरण किया जाता है (राष्ट्रीय चिकित्सा पुस्तकालय, 2021)। नैदानिक ​​परीक्षणों में हितों के टकराव से संबंधित कारणों से, ProPublica की "डॉलर फॉर डॉक्स" वेबसाइट (टिगास एट अल., 2019) जिसमें 2009-2018 के दौरान डॉक्टरों को फार्मा कंपनियों द्वारा किए गए भुगतानों का विवरण है और OpenPayments वेबसाइट (मेडिकेयर एवं मेडिकेड सेवा केंद्र, 2022) जिसमें 2013 से 2021 तक के भुगतानों का विवरण है, स्थापित की गईं और सार्वजनिक रूप से खोज योग्य बनाई गईं। इन सूचना प्रणालियों का निर्माण इसलिए किया गया क्योंकि यह "संभाव्यता" कि यादृच्छिकीकरण स्वचालित रूप से अध्ययन परिणामों को सटीक और निष्पक्ष बना देता है, अनुसंधान में धोखाधड़ी और जांचकर्ताओं के अनुचित हितों के टकराव के उद्देश्यों से निपटने के लिए अपर्याप्त मानी गई।

चिकित्सा अनुसंधान में भ्रष्टाचार को कम करने या सीमित करने के इन प्रयासों से कुछ हद तक मदद मिली है, लेकिन ईबीएम (प्रारंभिक चिकित्सा पद्धति) की आड़ में साक्ष्यों का गलत प्रस्तुतीकरण जारी है। इसका एक सबसे बुरा उदाहरण 13 फरवरी, 2020 को कोविड-19 महामारी की शुरुआत में न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन में प्रकाशित एक शोधपत्र था , जिसका शीर्षक था, "यादृच्छिकीकरण का जादू बनाम वास्तविक-विश्व साक्ष्य का मिथक"। इसे फार्मा कंपनियों से महत्वपूर्ण संबंध रखने वाले चार जाने-माने ब्रिटिश चिकित्सा सांख्यिकीविदों ने लिखा था (कॉलिन्स एट अल., 2020)। यह संभवतः जनवरी 2020 में लिखा गया था, जब अधिकांश लोगों को महामारी के आने की जानकारी नहीं थी। इस शोधपत्र में दावा किया गया है कि यादृच्छिकीकरण स्वतः ही मजबूत अध्ययन तैयार करता है, और सभी गैर-यादृच्छिक अध्ययन साक्ष्य के लिहाज से बेकार हैं। इसे पढ़ते समय मुझे लगा कि यह मेरे पूरे विषय, महामारी विज्ञान के विरुद्ध एक तीखी आलोचना है। मैं इससे तुरंत आहत हुआ, लेकिन बाद में मुझे लेखकों के हितों के गंभीर टकराव समझ में आए। यह प्रस्तुत करना कि केवल अत्यधिक महंगे आरसीटी साक्ष्य ही नियामक अनुमोदनों के लिए उपयुक्त हैं, फार्मा कंपनियों को अपने महंगे, अत्यधिक लाभदायक पेटेंट उत्पादों को प्रभावी और सस्ते ऑफ-लेबल अनुमोदित जेनेरिक दवाओं से प्रतिस्पर्धा से बचाने का एक साधन प्रदान करता है, जिनके निर्माता बड़े पैमाने पर आरसीटी का खर्च वहन करने में सक्षम नहीं होंगे।

यादृच्छिकीकरण

तो, यादृच्छिकीकरण की वह कौन सी खामी है जिसका मैंने जिक्र किया है, और जिसके लिए अन्य अध्ययन डिजाइनों की तुलना में आरसीटी अध्ययनों की सापेक्ष वैधता को समझने के लिए गहन विश्लेषण की आवश्यकता है? समस्या भ्रम कारक (कन्फाउंडिंग ) को समझने में निहित है। भ्रम कारक एक महामारी विज्ञान संबंधी परिस्थिति है जहां किसी जोखिम और परिणाम के बीच का संबंध जोखिम कारक के कारण नहीं, बल्कि किसी तीसरे कारक (भ्रम कारक) के कारण होता है, कम से कम आंशिक रूप से। भ्रम कारक किसी न किसी रूप में जोखिम कारक से जुड़ा होता है, लेकिन जोखिम कारक का परिणाम नहीं होता।

ऐसे मामलों में, स्पष्ट जोखिम-परिणाम संबंध वास्तव में भ्रमित-परिणाम संबंध के कारण होता है। उदाहरण के लिए, शराब की खपत और कैंसर के जोखिम का एक अध्ययन धूम्रपान के इतिहास से संभावित रूप से भ्रमित हो सकता है जो शराब के उपयोग से संबंधित है (और शराब के उपयोग के कारण नहीं है) लेकिन वास्तव में कैंसर के बढ़ते जोखिम को बढ़ा रहा है। शराब और कैंसर के जोखिम का एक सरल विश्लेषण, धूम्रपान की उपेक्षा करना, एक संबंध दिखाएगा। हालांकि, एक बार धूम्रपान के प्रभाव को नियंत्रित या समायोजित करने के बाद, कैंसर के जोखिम के साथ शराब का संबंध कम हो जाएगा या गायब हो जाएगा।

रैंडमाइजेशन का उद्देश्य, यानी उपचार और नियंत्रण समूहों के बीच संतुलन बनाए रखना, संभावित भ्रम पैदा करने वाले कारकों को दूर करना है। क्या संभावित भ्रम पैदा करने वाले कारकों को दूर करने का कोई और तरीका है? हाँ: संबंधित कारकों को मापना और सांख्यिकीय विश्लेषणों में उन्हें समायोजित या नियंत्रित करना। इस प्रकार यह स्पष्ट है कि रैंडमाइजेशन का एक ऐसा संभावित लाभ है जो गैर-रैंडमाइज्ड अध्ययनों में उपलब्ध नहीं है: अनमापे गए भ्रम पैदा करने वाले कारकों पर नियंत्रण । यदि किसी रुचि के परिणाम के बारे में जैविक, चिकित्सा या महामारी विज्ञान संबंधी संबंध पूरी तरह से नहीं समझे गए हैं, तो सभी प्रासंगिक कारकों को मापा नहीं जा सकता है, और इनमें से कुछ अनमापे गए कारक अभी भी रुचि के संबंध को भ्रमित कर सकते हैं।

इस प्रकार, सिद्धांत रूप में , यादृच्छिकीकरण किसी देखे गए संबंध के स्पष्टीकरण के रूप में अमापे गए कारकों द्वारा संभावित भ्रम को दूर करता है। यह इसकी तर्कसंगतता का तर्क है। हालांकि, सवाल यह है कि वास्तविकता में यादृच्छिकीकरण कितना कारगर है, और यादृच्छिकीकरण द्वारा वास्तव में किसे संतुलित करने की आवश्यकता है। नैदानिक ​​परीक्षण सभी भाग लेने वाले विषयों पर यादृच्छिकीकरण लागू करते हैं ताकि उपचार समूह का निर्धारण किया जा सके। यदि अध्ययन के परिणाम में शामिल व्यक्ति कुल अध्ययन का एक उपसमूह हैं, तो उन परिणाम व्यक्तियों को उनके संभावित भ्रम कारकों में भी संतुलित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यदि उपचार समूह में सभी मौतें पुरुषों की हैं और प्लेसीबो समूह में सभी महिलाओं की हैं, तो लिंग संभवतः उपचार के प्रभाव को भ्रमित करता है।

समस्या यह है कि, आरसीटी अध्ययन अनिवार्य रूप से कभी भी अपने परिणाम विषयों के पर्याप्त यादृच्छिककरण को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित नहीं करते हैं, और वे अपने कुल उपचार समूहों के लिए यादृच्छिककरण दिखाने के लिए जो कहते हैं वह लगभग हमेशा वैज्ञानिक रूप से अप्रासंगिक होता है। यह समस्या संभावित रूप से उत्पन्न होती है क्योंकि आरसीटी अध्ययन करने वाले व्यक्ति, और समीक्षक और जर्नल संपादक जो उनके कागजात पर विचार करते हैं, महामारी विज्ञान के सिद्धांतों को पर्याप्त रूप से नहीं समझते हैं।

अधिकांश आरसीटी प्रकाशनों में, जांचकर्ता विभिन्न मापित कारकों (पंक्तियों के रूप में) बनाम उपचार और प्लेसीबो समूहों (स्तंभों के रूप में) की एक प्रारंभिक प्रारंभिक वर्णनात्मक तालिका प्रदान करते हैं। अर्थात्, लिंग, आयु समूह, नस्ल/जातीयता आदि द्वारा उपचार और प्लेसीबो विषयों का प्रतिशत वितरण। इन तालिकाओं में तीसरा स्तंभ आमतौर पर प्रत्येक मापा कारक पर उपचार और प्लेसीबो विषयों के बीच आवृत्ति अंतर के लिए पी-मान आँकड़ा है। ढीले ढंग से बोलना, यह आँकड़ा इस संभावना का अनुमान लगाता है कि उपचार और प्लेसीबो विषयों के बीच एक आवृत्ति अंतर संयोग से हो सकता है। यह देखते हुए कि विषयों को उनके उपचार समूहों को पूरी तरह से संयोग से सौंपा गया था, यादृच्छिकता की संभावना प्रक्रिया की सांख्यिकीय परीक्षा पुनरावर्ती और अप्रासंगिक है। यह कि कुछ आरसीटी में, यादृच्छिककरण के तहत संभावना की तुलना में कुछ कारक अधिक चरम प्रतीत हो सकते हैं, केवल इसलिए कि पंक्तियों के नीचे कई कारकों की वितरण अंतर के लिए जांच की गई है और ऐसी परिस्थितियों में, कई तुलनाओं के सांख्यिकीय नियंत्रण को लागू किया जाना चाहिए।

आरसीटी वर्णनात्मक तालिका के तीसरे स्तंभ में पी-वैल्यू की नहीं, बल्कि किसी विशेष पंक्ति कारक के कारण होने वाले भ्रम के परिमाण के माप की आवश्यकता होती है। भ्रम का मापन इस आधार पर नहीं किया जाता कि यह कैसे उत्पन्न हुआ, बल्कि इस आधार पर किया जाता है कि यह कितना गंभीर है । एक पेशेवर महामारी विज्ञानी के रूप में मेरे अनुभव में, भ्रम का सबसे अच्छा एकल मापन, भ्रम कारक के समायोजन के साथ और उसके बिना उपचार-परिणाम संबंध के परिमाण में प्रतिशत परिवर्तन है। उदाहरण के लिए, यदि लिंग के समायोजन के साथ, उपचार मृत्यु दर को 25% कम कर देता है (सापेक्ष जोखिम = 0.75), लेकिन बिना समायोजन के इसे 50% कम कर देता है, तो लिंग के कारण होने वाले भ्रम का परिमाण (0.75 – 0.50)/0.75 = 33% होगा। महामारी विज्ञानी आमतौर पर ऐसे समायोजन के साथ 10% से अधिक परिवर्तन को भ्रम की उपस्थिति का संकेत मानते हैं और इसे नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है।

जैसा कि मैंने देखा है, अधिकांश आरसीटी प्रकाशन अपने समग्र उपचार समूहों के लिए जटिल अनुमानों की परिमाण प्रदान नहीं करते हैं, और कभी भी उनके परिणाम विषयों के लिए नहीं। इसलिए यह बताना संभव नहीं है कि पेपर की वर्णनात्मक तालिका में दिए गए सभी कारकों के लिए परिणाम विषयों को पर्याप्त रूप से यादृच्छिक किया गया है। लेकिन आरसीटी अध्ययनों का संभावित घातक दोष, जो उन्हें गैर-यादृच्छिक अध्ययनों से बेहतर नहीं बना सकता है और कुछ मामलों में इससे भी बदतर है, यह है कि यादृच्छिककरण केवल तभी काम करता है जब बड़ी संख्या में विषयों को यादृच्छिक किया गया हो (डिएटन और कार्टराइट, 2018), और यह विशेष रूप से लागू होता है परिणाम विषय, न केवल कुल अध्ययन के लिए। 

एक सिक्के को दस बार उछालने पर विचार करें। यह कम से कम सात सिर और तीन पूंछ, या इसके विपरीत, संयोग से (34%) आसानी से आ सकता है। हालाँकि, इस अंतर का परिमाण, 7/3 = 2.33, संभावित उलझन के मामले में संभावित रूप से काफी बड़ा है। दूसरी ओर, 2.33 फ्लिप्स में से 70 या अधिक हेड्स से समान 100 परिमाण की घटना दुर्लभ होगी, p=.000078। काम करने के लिए रेंडमाइजेशन के लिए, उपचार और प्लेसिबो समूह दोनों में परिणामी घटनाओं की बड़ी संख्या होनी चाहिए, प्रत्येक समूह में 50 या अधिक कहें। यह आरसीटी अध्ययनों की अनकही संभावित प्रमुख खामी है जो उनके संभाव्यता तर्क को बेकार बना देता है, क्योंकि आरसीटी अध्ययनों को आम तौर पर उनके प्राथमिक परिणाम के सांख्यिकीय महत्व को खोजने के लिए पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति के लिए डिज़ाइन किया गया है यदि उपचार भविष्यवाणी के अनुसार काम करता है, लेकिन पर्याप्त परिणाम के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। संभावित उलझन को 10% से कम करने के लिए विषयों का कहना है।

इस समस्या का एक महत्वपूर्ण उदाहरण फाइजर बीएनटी162बी2 एमआरएनए कोविड-19 वैक्सीन के लिए प्रकाशित पहले प्रभावकारिता आरसीटी परिणाम (पोलैक एट अल., 2020) में देखा जा सकता है। इस अध्ययन को पर्याप्त रूप से बड़ा (43,548 यादृच्छिक प्रतिभागी) और महत्वपूर्ण (कोविड-19) माना गया, और इसकी आरसीटी की संभावित विश्वसनीयता के कारण इसे प्रतिष्ठित न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन में प्रकाशित किया गया । अध्ययन का प्राथमिक परिणाम वैक्सीन या प्लेसीबो इंजेक्शन की दूसरी खुराक के कम से कम सात दिन बाद कोविड-19 की शुरुआत का पता लगाना था। हालांकि, प्लेसीबो प्रतिभागियों में 162 मामले देखे गए, जो अच्छे यादृच्छिकीकरण के लिए पर्याप्त थे, जबकि वैक्सीन प्रतिभागियों में केवल आठ मामले पाए गए, जो यादृच्छिकीकरण द्वारा भ्रम को नियंत्रित करने के लिए पर्याप्त नहीं थे।

सामान्य महामारी विज्ञान के अनुभव से, अनुमानित सापेक्ष जोखिम इतना बड़ा (लगभग 162/8 = 20) पूरी तरह से भ्रमित होने के कारण होने की संभावना नहीं होगी, लेकिन सापेक्ष जोखिम या इसकी निहित प्रभावशीलता की सटीकता ((20 - 1)/20 = 95 %) संदेह के घेरे में है। यह देखा गया कि उपयोग में आने वाला यह टीका संक्रमण के जोखिम को कम करने में इतना प्रभावी नहीं है, यह आश्चर्यजनक नहीं है क्योंकि अपर्याप्त नमूना आकार के कारण अध्ययन के परिणाम की कमजोरी यह सुनिश्चित करने के लिए है कि उपचार और प्लेसीबो समूहों दोनों में परिणाम विषयों के लिए यादृच्छिककरण काम करता है।

महामारी विज्ञान की इस गहन पड़ताल से यह स्पष्ट होता है कि किसी यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षण (RCT) में, जिसमें प्रत्येक उपचार समूह में 50 से कम प्रतिभागी हों, अनिर्धारित कारकों से होने वाले संभावित भ्रम से बचने की संभावना बहुत कम होती है। साथ ही, इससे यह भी स्पष्ट होता है कि समान जोखिम और परिणाम वाले गैर-यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण की तुलना में ऐसा परीक्षण क्यों बेहतर नहीं हो सकता । गैर-यादृच्छिक परीक्षणों में, शोधकर्ता जानते हैं कि कई कारक संभावित भ्रम पैदा करने वाले कारक के रूप में परिणाम की घटना को प्रभावित कर सकते हैं, इसलिए वे उन सभी कारकों को मापते हैं जिन्हें वे प्रासंगिक मानते हैं, ताकि सांख्यिकीय विश्लेषण में उन कारकों को समायोजित और नियंत्रित किया जा सके।

हालांकि, आरसीटी में, जांचकर्ता नियमित रूप से सोचते हैं कि यादृच्छिककरण सफल रहा है और इस प्रकार असमायोजित सांख्यिकीय विश्लेषण करता है, संभावित भ्रमित परिणाम प्रदान करता है। जब आप आरसीटी को उनके हजारों प्रतिभागियों की वजह से "बड़े" अध्ययन के रूप में परेड करते हुए देखते हैं, तो परीक्षण के उपचार की शाखाओं में प्राथमिक परिणाम घटनाओं की संख्या को देखें। प्राथमिक परिणाम घटनाओं की कम संख्या वाले परीक्षण बेकार हैं और उन्हें प्रकाशित नहीं किया जाना चाहिए, सार्वजनिक स्वास्थ्य या नीतिगत विचारों के लिए अकेले ही भरोसा करें।

अनुभवजन्य साक्ष्य

पूर्वगामी को पढ़ने के बाद, आप सोच सकते हैं कि यादृच्छिक बनाम गैर-यादृच्छिक परीक्षणों से संबंधित ये तर्क बहुत प्रशंसनीय हैं, लेकिन उनका समर्थन करने के लिए अनुभवजन्य साक्ष्य के बारे में क्या? उसके लिए, कोक्रेन लाइब्रेरी डेटाबेस ऑफ़ सिस्टमैटिक रिव्यूज़ (एंग्लेमर एट अल।, 2014) द्वारा एक बहुत गहन विश्लेषण किया गया था। इस अध्ययन ने सभी व्यवस्थित समीक्षा पत्रों की पहचान करने के लिए जनवरी 1990 से दिसंबर 2013 तक की अवधि के लिए व्यापक रूप से सात इलेक्ट्रॉनिक प्रकाशन डेटाबेस की खोज की, जो कि "मात्रात्मक प्रभाव आकार अनुमानों की तुलना [यादृच्छिक] परीक्षणों में परीक्षण किए गए हस्तक्षेपों की प्रभावकारिता या प्रभावशीलता को मापने के अनुमानों से करता है। ” प्रभाव में मेटा-विश्लेषण के मेटा-विश्लेषण में, विश्लेषण में 14 समीक्षा पत्रों में सारांशित हजारों व्यक्तिगत अध्ययन तुलनाएं शामिल थीं। 

निचला रेखा: आरसीटी और उनके संबंधित गैर-यादृच्छिक परीक्षणों के परिणामों के बीच केवल 8% अंतर (95% विश्वास सीमा, -4% से 22%, सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं) का औसत। संक्षेप में, ज्ञान का यह शरीर - अनुभवजन्य और साथ ही महामारी विज्ञान के सिद्धांतों पर आधारित - प्रदर्शित करता है कि, तथाकथित "प्रशंसनीयता" के विपरीत, यादृच्छिक परीक्षणों में चिकित्सा साक्ष्य के स्वर्ण मानक के रूप में या केवल स्वीकार्य रूप के रूप में कोई स्वचालित रैंकिंग नहीं है। चिकित्सा साक्ष्य, और यह कि प्रत्येक अध्ययन को अपनी ताकत और कमजोरियों के लिए गंभीर रूप से और निष्पक्ष रूप से जांच करने की आवश्यकता है, और निष्कर्ष निकालने के लिए ये ताकत और कमजोरियां कितनी मायने रखती हैं।

अन्य संभावनाएँ

कोविड-19 महामारी के दौरान, सार्वजनिक स्वास्थ्य नीतियों को सही ठहराने के लिए वैज्ञानिक साक्ष्य के कई अन्य दावों का इस्तेमाल किया गया है, जिसमें महामारी आपातकाल की घोषणा भी शामिल है। इनमें से बहुत से प्रशंसनीय लेकिन भ्रामक सिद्धांत रहे हैं कि सार्वजनिक स्वास्थ्य महामारी प्रबंधन का लक्ष्य SARS-CoV-2 वायरस से संक्रमित लोगों की संख्या को कम करना है। 

यह नीति स्पष्ट प्रतीत हो सकती है, लेकिन एक व्यापक नीति के रूप में यह गलत है। महामारी के हानिकारक परिणामों को कम करने की जरूरत है। यदि संक्रमण अधिकांश लोगों के लिए अप्रिय या कष्टप्रद लक्षणों की ओर जाता है, लेकिन कोई गंभीर या दीर्घकालिक समस्या नहीं है - जैसा कि आम तौर पर SARS-CoV-2 के मामले में होता है, विशेष रूप से Omicron युग में - तो सामान्य सार्वजनिक-स्वास्थ्य का कोई ठोस लाभ नहीं होगा हस्तक्षेप और सीमाएं ऐसे व्यक्तियों के प्राकृतिक या आर्थिक अधिकारों का उल्लंघन करती हैं और खुद को नुकसान पहुंचाती हैं। 

अमेरिका सहित पश्चिमी समाज, घोषित महामारी आपात स्थिति के बिना वार्षिक श्वसन संक्रमण की लहरों को झेलते हैं, भले ही वे हर साल लाखों संक्रमित व्यक्तियों का उत्पादन करते हैं, क्योंकि संक्रमण के परिणामों को आमतौर पर चिकित्सकीय रूप से मामूली माना जाता है, यहां तक ​​कि कुछ दसियों हजारों लोगों की मौत भी हो जाती है। सालाना। 

यह कोविड -19 महामारी के पहले कुछ महीनों में स्थापित किया गया था कि संक्रमण मृत्यु दर उम्र भर में 1,000 गुना से अधिक भिन्न होती है, और यह कि मधुमेह, मोटापा, हृदय रोग, गुर्दे की बीमारी जैसी पुरानी स्वास्थ्य स्थितियों के बिना लोग, कैंसर का इतिहास आदि, मृत्यु दर के नगण्य जोखिम और अस्पताल में भर्ती होने के बहुत कम जोखिम पर थे। उस समय, उच्च-जोखिम वाले व्यक्तियों की श्रेणियों को परिभाषित करना सीधा था, जो औसतन सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों से लाभान्वित होंगे, बनाम कम-जोखिम वाले व्यक्ति जो प्रशंसनीय या दीर्घकालिक मुद्दों के बिना संक्रमण का सफलतापूर्वक सामना करेंगे। इस प्रकार, एक जुनूनी, एक आकार-फिट-सभी महामारी प्रबंधन योजना जो जोखिम श्रेणियों में अंतर नहीं करती थी, शुरू से ही अनुचित और दमनकारी थी।

तदनुसार, संक्रमण संचरण को कम करने के लिए संभाव्यता द्वारा प्रचारित उपाय, भले ही वे उस उद्देश्य के लिए प्रभावी रहे हों, ने अच्छा महामारी प्रबंधन नहीं किया है। हालाँकि, इन उपायों को पहले स्थान पर वैज्ञानिक प्रमाणों द्वारा उचित नहीं ठहराया गया था। सिक्स-फुट सोशल डिस्टेंसिंग रूल सीडीसी (डांगर, 2021) की मनमानी मनगढ़ंत कहानी थी। फेस मास्क पहनने के लाभ के दावों ने शायद ही कभी पहनने वाले के लिए संभावित लाभ को अलग किया है - जिनके लिए इस तरह का पहनना एक व्यक्तिगत पसंद होगा कि क्या अधिक सैद्धांतिक जोखिम को स्वीकार करना है या नहीं - बनाम दर्शकों को लाभ, तथाकथित "स्रोत नियंत्रण", जिसमें सार्वजनिक स्वास्थ्य संबंधी विचार ठीक से लागू हो सकते हैं। श्वसन विषाणुओं के लिए मास्क-आधारित स्रोत नियंत्रण के अध्ययन, जहां अध्ययन घातक दोषों के बिना हैं, ने संक्रमण संचरण को कम करने में कोई सराहनीय लाभ नहीं दिखाया है (अलेक्जेंडर, 2021; अलेक्जेंडर, 2022; बर्न्स, 2022)।

पश्चिमी देशों में कभी भी आम जनता के लिए लॉकडाउन लागू नहीं किए गए हैं और ऑस्ट्रेलिया की जनसंख्या के आंकड़ों से स्पष्ट है कि इनका कोई प्रभाव नहीं दिखता, सिवाय इसके कि ये अपरिहार्य को टाल देते हैं (मेयुनियर, 2020)। महामारी इन्फ्लूएंजा को नियंत्रित करने के लिए सार्वजनिक स्वास्थ्य उपायों पर निर्णायक चर्चा में ( इंगल्सबी एट अल., 2006) , लेखकों का कहना है, “ऐसे कोई ऐतिहासिक अवलोकन या वैज्ञानिक अध्ययन नहीं हैं जो इन्फ्लूएंजा के प्रसार को धीमा करने के लिए संभावित रूप से संक्रमित लोगों के समूहों को लंबे समय तक क्वारंटाइन में रखने का समर्थन करते हों। विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) के एक लेखन समूह ने साहित्य की समीक्षा और समकालीन अंतरराष्ट्रीय अनुभव पर विचार करने के बाद निष्कर्ष निकाला कि 'जबरन अलगाव और क्वारंटाइन अप्रभावी और अव्यावहारिक हैं।' ... बड़े पैमाने पर क्वारंटाइन के नकारात्मक परिणाम इतने गंभीर हैं (बीमार लोगों को स्वस्थ लोगों के साथ जबरन बंद करना; बड़ी आबादी की आवाजाही पर पूर्ण प्रतिबंध; क्वारंटाइन क्षेत्र के अंदर लोगों तक महत्वपूर्ण आपूर्ति, दवाएं और भोजन पहुंचाने में कठिनाई) कि इस उपाय पर गंभीरता से विचार नहीं किया जाना चाहिए।”

यात्रा प्रतिबंधों पर, इंगल्सबी एट अल। (2006) नोट, “यात्रा प्रतिबंध, जैसे कि हवाई अड्डों को बंद करना और सीमाओं पर यात्रियों की स्क्रीनिंग करना, ऐतिहासिक रूप से अप्रभावी रहा है। विश्व स्वास्थ्य संगठन लेखन समूह ने निष्कर्ष निकाला कि 'अंतर्राष्ट्रीय सीमाओं पर प्रवेश करने वाले यात्रियों की स्क्रीनिंग और क्वारंटाइनिंग ने पिछली महामारियों में वायरस की शुरुआत में काफी देरी नहीं की थी ... और आधुनिक युग में संभवतः यह और भी कम प्रभावी होगा।' 2006): “पिछली इन्फ्लुएंजा महामारियों में, बीमारी की दर पर स्कूल बंद होने का प्रभाव मिला-जुला रहा है। इज़राइल के एक अध्ययन ने 2 सप्ताह की शिक्षक हड़ताल के बाद श्वसन संक्रमण में कमी की सूचना दी, लेकिन कमी केवल एक दिन के लिए स्पष्ट थी। दूसरी ओर, जब शिकागो में 1918 की महामारी के दौरान सर्दियों की छुट्टी के लिए स्कूल बंद हो गए, तो 'विद्यार्थियों के बीच इन्फ्लूएंजा के मामले उस समय से अधिक विकसित हुए जब स्कूल सत्र में थे।'”

यह चर्चा स्पष्ट करती है कि इन कार्यों को उनकी प्रभावशीलता के लिए संभावित तर्कों के आधार पर वायरस संचरण के साथ कथित रूप से हस्तक्षेप किया गया है, दोनों महामारी के प्रबंधन के लिए गुमराह किया गया है, और प्रसार को कम करने में प्रभावशीलता के वैज्ञानिक प्रमाणों से अप्रमाणित है। इनके बड़े पैमाने पर प्रचार ने कोविड-19 के दौर में जन-स्वास्थ्य नीतियों की विफलता को प्रदर्शित किया है।

संभाव्यता बनाम बुरा विज्ञान

यह तर्क दिया जा सकता है कि विभिन्न जन स्वास्थ्य नीतियां और आम जनता को उपलब्ध कराई गई जानकारी तर्कसंगतता के बजाय दोषपूर्ण या गंभीर रूप से त्रुटिपूर्ण विज्ञान पर आधारित हैं, जिन्हें वास्तविक विज्ञान के रूप में प्रस्तुत किया गया है। उदाहरण के लिए, सीडीसी ने अपने आंतरिक, गैर-सहकर्मी-समीक्षित जर्नल, मॉर्बिडिटी एंड मॉर्टेलिटी वीकली रिपोर्ट्स में टीके की प्रभावशीलता के कई विश्लेषण प्रकाशित किए हैं। इन रिपोर्टों में क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों का वर्णन किया गया है, लेकिन उनका विश्लेषण केस-कंट्रोल अध्ययनों की तरह किया गया है, और टीके की प्रभावशीलता की गणना के लिए सापेक्ष जोखिमों के बजाय अनुमानित ऑड्स अनुपात मापदंडों का व्यवस्थित रूप से उपयोग किया गया है। जब अध्ययन के परिणाम दुर्लभ होते हैं, जैसे कि अध्ययन विषयों के 10% से कम, तो ऑड्स अनुपात सापेक्ष जोखिमों का अनुमान लगा सकते हैं, लेकिन अन्यथा, ऑड्स अनुपात अधिक अनुमान लगाने की प्रवृत्ति रखते हैं। हालांकि, क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों में, सापेक्ष जोखिमों की सीधे गणना की जा सकती है और केस-कंट्रोल अध्ययनों में लॉजिस्टिक रिग्रेशन के उपयोग के समान, सापेक्ष-जोखिम प्रतिगमन (वाचोल्डर, 1986) द्वारा संभावित भ्रमित करने वाले कारकों के लिए समायोजित किया जा सकता है।

एक प्रतिनिधि उदाहरण कोविड-19 टीकों की तीसरी खुराक की प्रभावशीलता का अध्ययन है (टेनफोर्ड एट अल।, 2022)। इस अध्ययन में, "... आईवीवाई नेटवर्क ने ≥4,094 वर्ष की आयु के 18 वयस्कों को नामांकित किया," और प्रासंगिक विषय बहिष्करण के बाद, "2,952 अस्पताल में भर्ती मरीजों को शामिल किया गया (1,385 मामले-रोगी और 1,567 गैर-सीओवीआईडी ​​​​-19 नियंत्रण)।" क्रॉस-अनुभागीय अध्ययन- डिज़ाइन द्वारा- विषयों की कुल संख्या की पहचान करते हैं, जबकि मामलों और नियंत्रणों की संख्या, और उजागर और अप्रकाशित, अन्वेषक के हस्तक्षेप के बाहर होते हैं, अर्थात, जो भी प्राकृतिक प्रक्रियाएँ परीक्षण के तहत चिकित्सा, जैविक और महामारी विज्ञान तंत्र के अंतर्गत आती हैं। विषयों की कुल संख्या का चयन करके, Tenforde et al। परिभाषा के अनुसार अध्ययन एक क्रॉस-सेक्शनल डिज़ाइन है। इस अध्ययन ने उन रोगियों के बीच 82% की टीका प्रभावशीलता की सूचना दी जो प्रतिरक्षा में कमी की स्थिति के बिना थे। यह अनुमान 1 - 0.82 = 0.18 के समायोजित ऑड्स अनुपात को दर्शाता है। हालांकि, टीका लगवाने वालों में केस मरीजों का अंश 31% था और गैर-टीकाकृत लोगों में 70% था, जिनमें से कोई भी टीके की प्रभावशीलता की गणना करने के लिए ऑड्स अनुपात सन्निकटन के उपयोग की अनुमति देने के लिए पर्याप्त रूप से निराला नहीं है। अध्ययन रिपोर्ट तालिका 3 में संख्याओं के आधार पर, मैं 0.45 के एक असमायोजित सापेक्ष जोखिम और 0.43 के लगभग समायोजित सापेक्ष जोखिम की गणना करता हूं, जिससे 1 – 0.43 = 57% की वास्तविक टीका प्रभावशीलता मिलती है जो 82% की तुलना में काफी भिन्न और बहुत खराब है। पेपर में प्रस्तुत किया।

एक अलग संदर्भ में, जब मैंने प्रारंभिक आउट पेशेंट कोविड -19 उपचार (Rich, 2020) के लिए हाइड्रोक्सीक्लोरोक्वीन (HCQ) के उपयोग पर एक सारांश समीक्षा लेख प्रकाशित किया, तो यह दिखाने के प्रयास में कई नैदानिक ​​​​परीक्षण पत्र प्रकाशित किए गए कि HCQ अप्रभावी है। . इन तथाकथित "प्रतिनियुक्तियों" में से पहला अस्पताल में भर्ती रोगियों में आयोजित किया गया था, जिनकी बीमारी पैथोफिज़ियोलॉजी और उपचार में प्रारंभिक आउट पेशेंट बीमारी (पार्क एट अल।, 2020) की तुलना में लगभग पूरी तरह से अलग है। मैंने अपनी समीक्षा में जिन महत्वपूर्ण परिणामों को संबोधित किया था, अस्पताल में भर्ती होने और मृत्यु दर के जोखिम, इन कार्यों में व्यक्तिपरक और कम परिणामों जैसे कि वायरल परीक्षण सकारात्मकता की अवधि, या अस्पताल में रहने की अवधि पर ध्यान केंद्रित किया गया था।

इसके बाद, बाह्य रोगी रोगियों में HCQ के उपयोग पर यादृच्छिक परीक्षण (RCTs) प्रकाशित होने लगे। इनमें से एक विशिष्ट उदाहरण कैलेब स्किपर एट अल. (2020) का अध्ययन है। इस परीक्षण का प्राथमिक लक्ष्य 14 दिनों में स्वयं द्वारा बताई गई लक्षणों की समग्र गंभीरता में परिवर्तन का आकलन करना था। यह व्यक्तिपरक लक्ष्य महामारी के संदर्भ में कम महत्वपूर्ण था, विशेष रूप से इसलिए क्योंकि इस शोध समूह द्वारा किए गए अध्ययनों में शामिल प्रतिभागी यह बताने में सक्षम थे कि वे परीक्षण के HCQ या प्लेसीबो समूह में थे (राजसिंघम एट अल., 2021), और इस प्रकार स्वयं द्वारा बताए गए परिणाम दवा समूह के प्रति पूरी तरह से अप्रभावित नहीं थे। अपने सांख्यिकीय विश्लेषणों से, लेखकों ने उचित निष्कर्ष निकाला कि "हाइड्रोक्सीक्लोरोक्वीन ने प्रारंभिक, हल्के COVID-19 वाले बाह्य रोगियों में लक्षणों की गंभीरता को उल्लेखनीय रूप से कम नहीं किया।" हालांकि, सामान्य मीडिया ने इस अध्ययन को यह दर्शाने वाले अध्ययन के रूप में प्रस्तुत किया कि "हाइड्रोक्सीक्लोरोक्वीन काम नहीं करता है।" उदाहरण के लिए, जेन क्रिस्टेंसन (2020) ने सीएनएन हेल्थ में इस अध्ययन के बारे में कहा, "चिकित्सा पत्रिका एनल्स ऑफ इंटरनल मेडिसिन में गुरुवार को प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, मलेरिया रोधी दवा हाइड्रोक्सीक्लोरोक्वीन से हल्के कोविड-19 लक्षणों वाले उन गैर-अस्पताल में भर्ती मरीजों को कोई लाभ नहीं हुआ, जिनका इलाज संक्रमण के शुरुआती चरण में किया गया था। "

लेकिन वास्तव में, स्किपर अध्ययन ने महत्व के दो परिणामों, अस्पताल में भर्ती होने और मृत्यु दर के जोखिमों पर रिपोर्ट दी: प्लेसीबो के साथ, 10 अस्पताल में भर्ती और 1 मौत; एचसीक्यू के साथ, 4 अस्पताल में भर्ती और 1 मौत। ये संख्याएं अस्पताल में भर्ती होने के 60% कम जोखिम को दर्शाती हैं, हालांकि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है (पी = 0.11), बाहरी रोगियों में एचसीक्यू के उपयोग के लिए अस्पताल में भर्ती जोखिम के अन्य सभी अध्ययनों के साथ पूरी तरह से संगत है (रिस्क, 2021)। फिर भी, परिणाम घटनाओं की ये छोटी संख्या किसी भी कारक को संतुलित करने के लिए यादृच्छिककरण के लिए लगभग पर्याप्त नहीं है, और इस आधार पर अध्ययन अनिवार्य रूप से बेकार है। लेकिन आम साहित्य में अभी भी इसकी गलत व्याख्या की गई थी क्योंकि यह दिखाया गया था कि एचसीक्यू आउट पेशेंट उपयोग में कोई लाभ नहीं देता है।

निष्कर्ष

कोविड-19 महामारी के दौरान प्रशंसनीय वैज्ञानिक दिखावे या खराब विज्ञान के कई अन्य उदाहरण सामने आए हैं। जैसा कि वापस ले लिए गए सर्जीस्फेयर पेपर्स के साथ देखा गया था, मेडिकल जर्नल नियमित रूप से और बिना किसी आलोचना के इस बकवास को तब तक प्रकाशित करते हैं जब तक निष्कर्ष सरकार की नीतियों के अनुरूप होते हैं। एनएससी, एफडीए, सीडीसी, एनआईएच, डब्ल्यूएचओ, वेलकम ट्रस्ट, एएमए, चिकित्सा विशेषता बोर्ड, राज्य और स्थानीय सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियों, बहुराष्ट्रीय फार्मा कंपनियों और दुनिया भर के अन्य संगठनों द्वारा नकली ज्ञान के इस निकाय को उच्चतम स्तर पर प्रख्यापित किया गया है। जिन्होंने जनता के प्रति अपनी जिम्मेदारियों का उल्लंघन किया है या नकली विज्ञान को न समझने के लिए जानबूझकर चुना है। 

अमेरिकी सीनेट ने हाल ही में तीसरी बार कोविड-19 आपातकाल को समाप्त करने के लिए मतदान किया, फिर भी राष्ट्रपति बिडेन ने बढ़ते मामलों की "आशंका" के कारण इस विधेयक को वीटो करने की बात कही । मेरे सहयोगियों और मैंने लगभग एक साल पहले तर्क दिया था कि महामारी का आपातकाल समाप्त हो चुका है (रिश एट अल., 2022), फिर भी "आपातकाल" की आड़ में मानवाधिकारों के दमन को उचित ठहराने के लिए मामलों की संख्या पर झूठी निर्भरता लगातार जारी है।

पारंपरिक मीडिया और सोशल मीडिया के बड़े पैमाने पर सेंसरशिप ने इस खराब और नकली विज्ञान की अधिकांश सार्वजनिक चर्चा को अवरुद्ध कर दिया है। सेंसरशिप अपरिहार्य का उपकरण है, क्योंकि वैध विज्ञान स्वाभाविक रूप से अपना बचाव करता है। जब तक जनता व्यावहारिकता और विज्ञान के बीच के अंतर को समझना शुरू नहीं करती है और बड़े पैमाने पर विज्ञान "उत्पाद" का उत्पादन करने का प्रयास किया गया है जो विज्ञान जैसा दिखता है लेकिन नहीं है, प्रक्रिया जारी रहेगी और सत्तावादी सत्ता चाहने वाले नेता इस पर भरोसा करना जारी रखेंगे नकली औचित्य के लिए।

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