कैसे बड़ी फार्मा कंपनियों ने साक्ष्य-आधारित चिकित्सा को अपने नियंत्रण में ले लिया

मैं परिचय

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा (ईबीएम) एक अपेक्षाकृत नई परिघटना है। इस शब्द का आविष्कार 1991 से पहले नहीं हुआ था। इसकी शुरुआत नेक इरादों से हुई थी—अग्रणी डॉक्टरों को नैदानिक महामारी विज्ञान से ऐसे उपकरण प्रदान करना ताकि वे विज्ञान-आधारित निर्णय ले सकें जिससे रोगियों के परिणामों में सुधार हो सके। लेकिन पिछले तीन दशकों में, ईबीएम का उपयोग दवा उद्योग द्वारा रोगियों के बजाय शेयरधारकों के हितों की पूर्ति के लिए किया गया है।

आज, ईबीएम उन ज्ञानमीमांसाओं को प्राथमिकता देता है जो कॉर्पोरेट हितों को बढ़ावा देती हैं, जबकि डॉक्टरों को ज्ञान के अन्य मान्य रूपों और अपने पेशेवर अनुभव को नज़रअंदाज़ करने का निर्देश देता है। यह बदलाव डॉक्टरों को शक्तिहीन बनाता है और मरीज़ों को एक वस्तु में बदल देता है, जबकि दवा कंपनियों के हाथों में शक्ति केंद्रित हो जाती है। ईबीएम डॉक्टरों को ऑटिज़्म महामारी से निपटने के लिए भी अयोग्य बना देता है और इस संकट से निपटने के लिए आवश्यक प्रतिमान-परिवर्तन करने में असमर्थ बना देता है।

इस लेख में मैं:

• ईबीएम का संक्षिप्त इतिहास प्रदान करें;
• साक्ष्य पदानुक्रम कैसे काम करते हैं, इसकी व्याख्या कर सकेंगे;
• ईबीएम और साक्ष्य पदानुक्रम की दस सामान्य और तकनीकी आलोचनाओं का पता लगाएं;
• अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन के 2002, 2008 और 2015 के साक्ष्य पदानुक्रमों की जांच करें;
• ईबीएम के कॉर्पोरेट अधिग्रहण पर प्रकाश डालना; और
• ऑटिज़्म महामारी के लिए इन गतिशीलता के निहितार्थों का पता लगाएं।

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II. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का इतिहास

चिकित्सा को भी ज्ञान की किसी भी अन्य शाखा की तरह ही चुनौतियों का सामना करना पड़ता है—यह तय करना कि क्या "सत्य" है (या कम से कम "कम गलत")। 1992 में अपने उद्भव के बाद से, ईबीएम संयुक्त राज्य अमेरिका में चिकित्सा दर्शन में प्रमुख प्रतिमान बन गया है और इसका प्रभाव दुनिया भर में महसूस किया जा रहा है (अपशूर, 2003 और 2005; रेली, 2004; बेर्विक, 2005; इयोनिडिस, 2016) साक्ष्य पदानुक्रम के उपयोग के माध्यम से, ईबीएम कुछ प्रकार के साक्ष्यों को दूसरों पर वरीयता देता है।

हनमायेर (2016) ईबीएम की एक उपयोगी वंशावली प्रदान करता है। महामारी विज्ञान — "चिकित्सा विज्ञान की वह शाखा जो किसी जनसंख्या में रोग की घटना, वितरण और नियंत्रण से संबंधित है" — सैकड़ों वर्षों से एक मान्यता प्राप्त क्षेत्र रहा है। लेकिन नैदानिक महामारी विज्ञान, जिसे "नैदानिक चिकित्सा में आने वाली समस्याओं के लिए महामारी विज्ञान के सिद्धांतों और विधियों का अनुप्रयोग" के रूप में परिभाषित किया गया है, पहली बार 1960 के दशक में उभरा (फ्लेचर, फ्लेचर और वैगनर, 1982)। फीनस्टीन (1967) को इस नए अनुशासन के उद्भव और विकास का उत्प्रेरक माना जाता है। फीनस्टीन ने अपनी पुस्तक में नैदानिक ​​निर्णय (1967) ने लिखा, "आज ईमानदार, समर्पित चिकित्सक सामान्य सर्दी-ज़ुकाम से लेकर मेटास्टेटिक कैंसर तक, लगभग हर बीमारी के इलाज पर असहमत हैं। इलाज के हमारे प्रयोग समुदाय के मानकों के हिसाब से स्वीकार्य थे, लेकिन विज्ञान के मानकों के हिसाब से दोहराए नहीं जा सकते थे।" इसलिए फीनस्टीन ने नैदानिक स्थितियों में नैदानिक निर्णयों पर वैज्ञानिक मानदंड लागू करने की एक विधि प्रस्तावित की।

हनमायेर के अनुसार (2016लगभग उसी समय, डेविड सैकेट कनाडा के मैकमास्टर विश्वविद्यालय में नैदानिक महामारी विज्ञान के पहले विभाग का नेतृत्व कर रहे थे। सैकेट फीनस्टीन से प्रभावित थे और उन्होंने भावी डॉक्टरों की एक पूरी पीढ़ी को नैदानिक महामारी विज्ञान में प्रशिक्षित किया। 1970 के दशक में, आर्चीबाल्ड कोक्रेन ने यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों के उपयोग को चिकित्सा उपचारों की एक विस्तृत श्रृंखला तक विस्तारित किया। 1980 में, रॉकफेलर फाउंडेशन ने अंतर्राष्ट्रीय नैदानिक महामारी विज्ञान नेटवर्क (INCLEN) को वित्त पोषित किया, जिसने नैदानिक महामारी विज्ञान के तरीकों और दर्शन को दुनिया भर में पहुँचाया। INCLEN के प्रयासों को बाद में अमेरिकी अंतर्राष्ट्रीय विकास एजेंसी, विश्व स्वास्थ्य संगठन और अंतर्राष्ट्रीय विकास अनुसंधान केंद्र का समर्थन प्राप्त हुआ।

नैदानिक महामारी विज्ञान के तरीकों का वर्णन करने के लिए विभिन्न शब्दों का इस्तेमाल किया गया है। एडी (1990) ने "साक्ष्य-आधारित" शब्द का प्रयोग किया। लगभग उसी समय मैकमास्टर विश्वविद्यालय में रेजीडेंसी समन्वयक, डॉ. गॉर्डन गायत, इस बढ़ते अनुशासन को "वैज्ञानिक चिकित्सा" के रूप में संदर्भित कर रहे थे, लेकिन स्पष्ट रूप से यह शब्द रेजीडेंटों (सुर और डाहम, 2011) अंततः गायत ने 1991 में एक लेख में "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" शब्द का प्रयोग किया (सुर और डाहम, 2011).

एक साक्ष्य-आधारित चिकित्सा कार्य समूह (ईबीएमडब्ल्यूजी) का गठन किया गया, जिसमें 32 चिकित्सा संकाय सदस्य शामिल थे, जिनमें से अधिकांश मैकमास्टर विश्वविद्यालय से थे, लेकिन संयुक्त राज्य अमेरिका के विश्वविद्यालयों से भी थे। 1992, ईबीएमडब्ल्यूजी ने एक लेख के साथ चिकित्सा के दर्शन के प्रति अपने विशेष दृष्टिकोण के लिए झंडा गाड़ा जामा शीर्षक, "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा: चिकित्सा पद्धति सिखाने का एक नया दृष्टिकोण।" यह लेख किसी पारंपरिक वैज्ञानिक पत्रिका के लेख से कम और किसी राजनीतिक घोषणापत्र जैसा ज़्यादा लगता है। पहले पैराग्राफ में उन्होंने डॉक्टरों की पारंपरिक पद्धतियों की जगह नैदानिक महामारी विज्ञान के तरीकों और परिणामों को अपनाने के अपने इरादे की घोषणा की।

चिकित्सा पद्धति के लिए एक नया प्रतिमान उभर रहा है। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा, नैदानिक निर्णय लेने के लिए पर्याप्त आधार के रूप में अंतर्ज्ञान, अव्यवस्थित नैदानिक अनुभव और पैथोफिजियोलॉजिकल तर्क पर ज़ोर नहीं देती और नैदानिक अनुसंधान से प्राप्त साक्ष्यों की जाँच पर ज़ोर देती है। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के लिए चिकित्सक के नए कौशल की आवश्यकता होती है, जिसमें कुशल साहित्य खोज और नैदानिक साहित्य के मूल्यांकन में साक्ष्य के औपचारिक नियमों का अनुप्रयोग शामिल है (ईबीएमडब्ल्यूजी, 1992).

लेख में ज्यादातर “साक्ष्य के कुछ नियमों” का पालन करते हुए महामारी विज्ञान साहित्य से परामर्श करने की सिफारिशें शामिल हैं, जिन्हें किसी भी नैदानिक ​​निर्णय लेने से पहले परिभाषित नहीं किया गया है (ईबीएमडब्ल्यूजी, 1992)। लेखक "उपस्थित चिकित्सकों के अधिक कठोर मूल्यांकन" के लिए एक मूल्यांकन प्रपत्र भी प्रदान करते हैं, जो इस बात पर आधारित है कि वे चिकित्सा साहित्य (ईबीएमडब्ल्यूजी, 1992)। लेकिन महत्वपूर्ण बात यह नहीं थी कि कदम क्या थे, बल्कि यह थी कि चिकित्सा पेशे में अंतिम निर्णय लेने का अधिकार किसके पास था। ईबीएमडब्ल्यूजी (1992) लेख इस बात की घोषणा थी कि अब से, नैदानिक महामारी विज्ञान प्राधिकरण पिरामिड में सबसे ऊपर होगा (यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि डॉक्टर इस कतार में क्यों आए)। अगले दस वर्षों में EBMWG ने EBM पर पच्चीस लेख प्रकाशित किए। जामा (डेली, 2005).

कई लोगों ने प्रारंभिक ईबीएमडब्लूजी अग्रदूतों के लहजे और दृष्टिकोण पर सवाल उठाए हैं (देखें: अपशूर, 2005; गोल्डनबर्ग, 2005; और स्टेगेंगा, 2011 और 2014) लेकिन इस लेख और चिकित्सा समुदाय के भीतर व्यापक आयोजन का वांछित प्रभाव पड़ा। ईबीएमडब्ल्यूजी (1992) का तब से 6,900 से अधिक बार उल्लेख किया जा चुका है और ईबीएम चिकित्सा जगत में प्रमुख स्थान पर आ गया है - जिसने डॉक्टरों, क्लीनिकों, मेडिकल स्कूलों, अस्पतालों और सरकारों की कार्यप्रणाली को पूरी तरह से नया रूप दे दिया है।

1994 में, सैकेट ने ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा केंद्र शुरू करने के लिए मैकमास्टर विश्वविद्यालय छोड़ दिया, जो जल्द ही ईबीएम आंदोलन में एक प्रमुख शक्ति बन गया (हैनेमायर, 2016) सैकेट एट अल. (1997) ने ईबीएम को निम्नलिखित पांच चरणों को शामिल करने के लिए व्यवस्थित किया:

1. एक उत्तर देने योग्य प्रश्न तैयार करें;
2. उपलब्ध परिणामों के सर्वोत्तम साक्ष्य का पता लगाएं;
3. साक्ष्य का आलोचनात्मक मूल्यांकन करें (अर्थात पता लगाएं कि यह कितना अच्छा है);
4. साक्ष्य को लागू करें (परिणामों को नैदानिक विशेषज्ञता और रोगी मूल्यों के साथ एकीकृत करें); और
5. प्रक्रिया की प्रभावशीलता और दक्षता का मूल्यांकन करें (अगली बार सुधार करने के लिए)। 

अब तक तो सब ठीक है, लेकिन शैतान हमेशा विवरण में छिपा होता है। 

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III. साक्ष्य पदानुक्रम

पहली नज़र में ईबीएम सीधा और मददगार लगता है। इसे लागू करने की कोशिश करते ही समस्याएँ सामने आती हैं। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के मूल में साक्ष्य पदानुक्रम हैं (स्टेगेंगा, 2014) साक्ष्य पदानुक्रम, जैसा कि नाम से पता चलता है, श्रेणीबद्ध रैंकिंग हैं जो जानने के कुछ तरीकों को दूसरों पर वरीयता देते हैं। रॉलिंस (2008) ने पाया कि 60 तक 2006 अलग-अलग साक्ष्य पदानुक्रम विकसित किए गए थे। कुछ सबसे प्रसिद्ध साक्ष्य पदानुक्रमों में ऑक्सफोर्ड सेंटर फॉर एविडेंस-बेस्ड मेडिसिन (सीईबीएम), स्कॉटिश इंटरकॉलेजिएट गाइडलाइन्स नेटवर्क (एसआईजीएन), और ग्रेडिंग ऑफ रिकमेंडेशन असेसमेंट, डेवलपमेंट एंड इवैल्यूएशन (ग्रेड) (स्टेगेंगा, 2014).

इस प्रारंभिक चर्चा के प्रयोजनों के लिए मैं ऑक्सफोर्ड सीईबीएम पर ध्यान केन्द्रित करूंगा क्योंकि यह व्यापक रूप से उपयोग में आने वाला पहला था और यह बड़े क्षेत्र का प्रतिनिधि है (स्टेगेंगा, 2014).

*सीईबीएम की “व्यवस्थित समीक्षा” की परिभाषा में कभी-कभी मेटा-विश्लेषण भी शामिल होता है।

स्रोत: स्टेगेंगा (2014) साक्ष्य-आधारित चिकित्सा केंद्र से उपलब्ध (2009).

सिद्धांत रूप में, ईबीएम और साक्ष्य पदानुक्रम दो अलग-अलग चीजें हो सकती हैं। व्यवहार में, साक्ष्य पदानुक्रम वह तरीका है जिससे कोई व्यक्ति "साक्ष्य का आलोचनात्मक मूल्यांकन" करता है - सैकेट एट अल. 3 में चरण 1997 जैसा कि ऊपर वर्णित है (स्टेगेंगा, 2014). 

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IV. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा और साक्ष्य पदानुक्रम की दस सामान्य और तकनीकी आलोचनाएँ

इस खंड में मैं ईबीएम की दस सामान्य और तकनीकी आलोचनाओं की समीक्षा करूँगा। तर्क ये हैं:

1. ईबीएम इस तरह से प्रभुत्वशाली हो गया है कि वह ज्ञान के अन्य वैध रूपों को पीछे छोड़ देता है;

2. साक्ष्य पदानुक्रम केवल डेटा को क्रमबद्ध नहीं करते हैं, वे डेटा के कुछ रूपों को वैध बनाते हैं और डेटा के अन्य रूपों को अमान्य करते हैं;

3. आरसीटी के मेटा-विश्लेषण और व्यवस्थित समीक्षा ज्ञान संबंधी समस्याओं से घिरी हुई हैं;

4. अधिकांश आरसीटी लाभों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं लेकिन वे नुकसान की पहचान करने के लिए उचित उपकरण नहीं हैं;

5. आरसीटी को चयन पूर्वाग्रह को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है लेकिन पूर्वाग्रह के अन्य रूप बने हुए हैं;

6. केस रिपोर्ट और अवलोकन संबंधी अध्ययन अक्सर आरसीटी के समान ही सटीक होते हैं;

7. ईबीएम इस साक्ष्य पर आधारित नहीं है कि यह स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करता है;

8. ईबीएम और साक्ष्य पदानुक्रम चिकित्सा में सत्तावादी प्रवृत्तियों को दर्शाते हैं;

9. साक्ष्य पदानुक्रम ने चिकित्सा पद्धति को बदतर बना दिया है; और

10. साक्ष्य पदानुक्रम रोगियों को वस्तुगत बनाता है और/या उनकी अनदेखी करता है।

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1. ईबीएम इस तरह से प्रभुत्वशाली हो गया है कि उसने ज्ञान के अन्य वैध रूपों को पीछे छोड़ दिया है।

इस बात पर व्यापक सहमति है कि ईबीएम नैदानिक चिकित्सा में प्रमुख प्रतिमान बन गया है। अपशूर (2005) लिखते हैं:

अब स्वास्थ्य देखभाल का लगभग हर आयाम - नर्सिंग से लेकर मानसिक स्वास्थ्य देखभाल, नीति निर्माण से लेकर मानवीय चिकित्सा हस्तक्षेप तक - साक्ष्य-आधारित बनने का प्रयास कर रहा है। PubMed के वर्तमान में “साक्ष्य-आधारित” के लिए 20,000 से अधिक उद्धरण हैं।

रीली (2004) ईबीएम की कमियों से बेपरवाह है और आज चिकित्सा में इसके प्रभुत्व का आकलन करने में स्पष्ट है (यह अंश गोल्डनबर्ग सहित ईबीएम के आलोचकों द्वारा चिह्नित किया गया है, 2009, और स्टेगेंगा, 2014 इसकी तीक्ष्णता के लिए):

ईबीएम परिकल्पना को बहुत कम लोग नकारेंगे—साक्ष्य-आधारित नैदानिक हस्तक्षेप प्रदान करने से, औसतन, रोगियों के लिए गैर-साक्ष्य-आधारित हस्तक्षेप प्रदान करने की तुलना में बेहतर परिणाम प्राप्त होंगे। यह केवल इसलिए काल्पनिक बना हुआ है क्योंकि एक सामान्य प्रस्ताव के रूप में, इसे अनुभवजन्य रूप से सिद्ध नहीं किया जा सकता। लेकिन आज चिकित्सा जगत में जो कोई भी इस पर विश्वास नहीं करता, वह गलत काम कर रहा है (रेली) 2004).

बेर्विक (2005) ईबीएम की शुरुआती आशाजनक शुरुआत का इतिहास तो बताते हैं, लेकिन साथ ही चेतावनी भी देते हैं कि अब चीज़ें बहुत आगे बढ़ चुकी हैं। वे लिखते हैं:

...हमने हद पार कर ली है। हमने एक खास तरह की "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" के प्रति प्रतिबद्धता को एक बौद्धिक आधिपत्य में बदल दिया है, जिसकी हमें भारी कीमत चुकानी पड़ सकती है अगर हम इसका जायज़ा नहीं लेते और इसे संशोधित नहीं करते। और क्योंकि समकक्ष समीक्षा वाला प्रकाशन ही अनिवार्य शर्त वैज्ञानिक खोज के संबंध में, यह तर्कसंगत रूप से सत्य है कि प्रकाशन प्रक्रिया द्वारा लगाए गए फिल्टर द्वारा आधिपत्य का प्रयोग किया जाता है...

बेर्विक (2005) फिर अभ्यास, अनुभव और जिज्ञासा जैसे सामान्य ज्ञान के तरीकों की ओर ध्यान आकर्षित करता है, जिन्हें ईबीएम द्वारा बाहर रखा गया है (मुझे यह उद्धरण पसंद है!):

आप अपने दैनिक जीवन में सफल बातचीत में जिस ज्ञान का उपयोग करते हैं, उसका कितना हिस्सा आपने औपचारिक वैज्ञानिक जाँच से प्राप्त किया है – अपने या किसी और के? क्या आपने प्रयोग करके स्पेनिश सीखी? क्या आपने यादृच्छिक परीक्षणों का उपयोग करके अपनी साइकिल या स्की चलाना सीखा? क्या आप बेहतर अभिभावक इसलिए हैं क्योंकि आपने पालन-पोषण का प्रयोगशाला अध्ययन किया है? बिल्कुल नहीं। और फिर भी, क्या आपको अपने सीखे हुए ज्ञान पर संदेह है?

डॉक्टरों को उच्चतम स्तर पर अपना काम करने की स्वतंत्रता देने के बजाय, बर्विक (2005) ईबीएम को डॉक्टरों को जानने के मूल्यवान तरीकों को छोड़ने के लिए प्रोत्साहित करने के रूप में देखता है:

... औपचारिक वैज्ञानिक तरीकों की ओर बढ़ने वाले आंदोलन की सफलता, जो साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के प्रति आधुनिक प्रतिबद्धता के रूप में परिपक्व हो गई है, अब एक दीवार खड़ी कर देती है, जो उस ज्ञान और अभ्यास के बहुत से हिस्से को बाहर कर देती है, जिसे अनुभव से प्राप्त किया जा सकता है।

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2. साक्ष्य पदानुक्रम केवल डेटा को क्रमबद्ध नहीं करते; वे डेटा के कुछ रूपों को वैध बनाते हैं और अन्य प्रकार के डेटा को बाहर कर देते हैं।

हालाँकि शुरुआती वर्षों में ईबीएम ने साक्ष्य की समग्रता का संदर्भ दिया, लेकिन जल्द ही ईबीएम दोहरे-अंधा, यादृच्छिक, नियंत्रित परीक्षणों (आरसीटी) को छोड़कर सभी अध्ययनों को विश्लेषण से बाहर करने का एक तरीका बन गया। स्टेगेंगा (2014) लिखते हैं: "जिस तरह से साक्ष्य पदानुक्रम को आमतौर पर लागू किया जाता है, वह केवल उन साक्ष्यों को अनदेखा करना है जिन्हें पदानुक्रम में निचले स्तर का माना जाता है और केवल आरसीटी (या आरसीटी के मेटा-विश्लेषण) से प्राप्त साक्ष्य पर विचार करना है।"

अक्सर यह न केवल अंतर्निहित होता है बल्कि स्पष्ट भी होता है:

एक लेख में, जिसका उद्देश्य प्रभावी चिकित्सा हस्तक्षेपों को अप्रभावी या हानिकारक हस्तक्षेपों से अलग करने का सबसे अच्छा तरीका प्रदान करना था, लेख में कहा गया था कि किसी को "चिकित्सा पर सभी लेखों को तुरंत त्याग देना चाहिए जो यादृच्छिक परीक्षणों के बारे में नहीं हैं" (क्लिनिकल महामारी विज्ञान और जैव सांख्यिकी विभाग, 1981, स्टेगेंगा में, 2014).

स्ट्रॉस एट अल. (2005), ईबीएम के अभ्यास और शिक्षण पर एक पाठ्यपुस्तक में, यह भी सुझाव देता है कि कुछ प्रकार के साक्ष्य को त्याग दिया जा सकता है:

अगर अध्ययन यादृच्छिक नहीं था, तो हमारा सुझाव है कि आप इसे पढ़ना बंद कर दें और अपनी खोज में अगले लेख पर जाएँ। (नोट: हम लेखों के सारांशों को स्कैन करके तेज़ी से उनका आलोचनात्मक मूल्यांकन शुरू कर सकते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि अध्ययन यादृच्छिक है या नहीं; अगर नहीं, तो हम उसे हटा सकते हैं।) अगर आपको कोई यादृच्छिक परीक्षण न मिले, तभी आपको इसे दोबारा पढ़ना चाहिए (स्ट्रॉस एट अल. 2005, बोर्गरसन, 2009).

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3. आरसीटी के मेटा-विश्लेषण और व्यवस्थित समीक्षा ज्ञान-मीमांसा संबंधी समस्याओं से ग्रस्त हैं।

आरसीटी के मेटा-विश्लेषण और/या आरसीटी की व्यवस्थित समीक्षाएं अधिकांश साक्ष्य पदानुक्रमों में लगातार शीर्ष पर रहती हैं। कई अध्ययनों से प्राप्त निष्कर्षों को एकत्रित करने की अवधारणा अजेय प्रतीत होती है। लेकिन व्यवहार में यह कैसे काम करती है, यह समझने से पता चलता है कि यह तकनीक के मूल में निहित व्यक्तिपरकता को हटाकर ही सटीकता और वस्तुनिष्ठता का आभास देती है। मेटा-विश्लेषण साक्ष्य को गेहूँ, ताँबा या चीनी जैसी किसी वस्तु के रूप में देखते हैं जिसे बस छाँटने और तौलने की ज़रूरत होती है। स्टेगेंगा (2011) बताते हैं कि:

मेटा-विश्लेषण (i) यह चुनकर किया जाता है कि मेटा-विश्लेषण में कौन से प्राथमिक अध्ययन शामिल किए जाने हैं, (ii) प्रत्येक अध्ययन के लिए एक कथित कारण के कारण प्रभाव की भयावहता की गणना करना, (iii) प्रत्येक अध्ययन को एक भार प्रदान करना, जो अक्सर अध्ययन के आकार और गुणवत्ता से निर्धारित होता है, और फिर (iv) प्रभाव परिमाणों के भारित औसत की गणना करना (पृष्ठ 498)... कई अध्ययनों से डेटा एकत्र करने से विश्लेषण का नमूना आकार बढ़ जाता है, जो विश्वास अंतराल की चौड़ाई को कम करता है, जिससे संभावित रूप से हस्तक्षेप प्रभाव की भयावहता का अनुमान अधिक सटीक और शायद सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है।

यद्यपि मेटा-विश्लेषण का उद्देश्य अधिक वस्तुनिष्ठता प्राप्त करना है, वास्तव में यह अभी भी एक व्यक्तिपरक अभ्यास है। स्टेगेंगा (2011) लिखते हैं, "महामारी विज्ञानियों ने हाल ही में नोट किया है कि एक ही परिकल्पना पर विभिन्न विश्लेषकों द्वारा किए गए कई मेटा-विश्लेषण विरोधाभासी निष्कर्षों पर पहुंच सकते हैं।"

इसके अलावा, कई मेटा-विश्लेषण भी आरसीटी और साक्ष्य जुटाने के अन्य तरीकों की तरह ही वित्तीय हितों के टकराव से ग्रस्त हैं:

बार्न्स और बेरो (1998) ने एक ही परिकल्पना के संबंध में विरोधाभासी निष्कर्षों पर पहुँचने वाले कई मेटा-विश्लेषणों का मात्रात्मक मूल्यांकन किया, और मेटा-विश्लेषणों के परिणामों और विश्लेषकों के उद्योग से संबंधों के बीच एक सहसंबंध पाया... एक अन्य उदाहरण में, उच्च रक्तचाप रोधी दवाओं के 124 मेटा-विश्लेषण किए गए हैं। यदि समीक्षक के किसी दवा कंपनी से वित्तीय संबंध थे, तो इन दवाओं के मेटा-विश्लेषणों से दवाओं के संबंध में सकारात्मक निष्कर्ष पर पहुँचने की संभावना पाँच गुना अधिक थी (यांक, रेनी, और बेरो, 2007, स्टेगेंगा, 2011).

मेटा-विश्लेषण उतने सटीक नहीं होते, जितना उनके समर्थक विश्वास दिलाना चाहते हैं।

जब साक्ष्यों को एक साथ मिला दिया जाता है, तो विभिन्न मापन योजनाएँ परस्पर विरोधी परिणाम दे सकती हैं। इसका एक अनुभवजन्य प्रदर्शन जूनी, विट्शी, ब्लोच और एगर (1999) द्वारा दिया गया था। उन्होंने एक विशिष्ट चिकित्सा हस्तक्षेप का परीक्षण करने वाले 17 परीक्षणों के आँकड़ों को एक साथ मिलाया, और अध्ययन की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए 25 अलग-अलग पैमानों का उपयोग किया (इस प्रकार प्रभावी रूप से 25 मेटा-विश्लेषण किए)... उनके परिणाम चौंकाने वाले थे: इन 25 मेटा-विश्लेषणों के बीच सम्मिलित प्रभाव आकारों में 117% तक का अंतर था - बिल्कुल समान प्राथमिक साक्ष्यों का उपयोग करते हुए। लेखकों ने निष्कर्ष निकाला कि "परीक्षण की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले पैमाने का प्रकार मेटा-विश्लेषणात्मक अध्ययनों की व्याख्या को नाटकीय रूप से प्रभावित कर सकता है" (जूनी एट अल. 1999, स्टेगेंगा, 2011).

मेटा-विश्लेषण भी कम अंतर-रेटिंग विश्वसनीयता से ग्रस्त हैं।

गुणवत्ता मूल्यांकन पैमाने का चुनाव न केवल मेटा-विश्लेषण के परिणामों को नाटकीय रूप से प्रभावित करता है, बल्कि विश्लेषक का चुनाव भी करता है। कोक्रेन समूह ने एक गुणवत्ता मूल्यांकन पैमाना, जिसे 'पूर्वाग्रह के जोखिम उपकरण' के रूप में जाना जाता है, इस बात का आकलन करने के लिए तैयार किया था कि किसी अध्ययन के परिणामों पर किस हद तक "विश्वास किया जाना चाहिए"। अल्बर्टा के शोधकर्ताओं ने आरसीटी की 163 पांडुलिपियों को पाँच समीक्षकों के बीच वितरित किया, जिन्होंने इस उपकरण से आरसीटी का मूल्यांकन किया, और उन्होंने पाया कि गुणवत्ता मूल्यांकन पर अंतर-मूल्यांकनकर्ता सहमति बहुत कम थी (हार्टलिंग एट अल., 2009)। दूसरे शब्दों में, एक ही गुणवत्ता मूल्यांकन उपकरण दिए जाने, उसे इस्तेमाल करने का प्रशिक्षण दिए जाने, और पद्धतिगत विविधता की एक संकीर्ण सीमा होने पर भी, अध्ययन की गुणवत्ता के आकलन में व्यापक परिवर्तनशीलता थी (स्टेगेंगा, 2011).

ऐसा नहीं है कि व्यक्तिपरकता अपने आप में अनिवार्य रूप से एक समस्या है। वर्षों के अनुभव से प्राप्त व्यक्तिपरक ज्ञान, साक्ष्यों के मूल्यांकन में काफ़ी मददगार हो सकता है। वर्तमान में प्रचलित मेटा-विश्लेषणों की समस्या यह है कि इसमें शामिल लोग आमतौर पर अपनी व्यक्तिपरकता को स्वीकार नहीं करते, साथ ही उस तरह के तर्कपूर्ण व्यक्तिपरक विश्लेषण (डॉक्टरों, मरीज़ों, या शायद दार्शनिकों से भी) को भी नज़रअंदाज़ कर देते हैं जो मददगार हो सकते हैं। दरअसल, वर्तमान में प्रचलित मेटा-विश्लेषण उन राजनीतिक और आर्थिक संदर्भगत कारकों को नज़रअंदाज़ कर देते हैं जो किसी अध्ययन के परिणामों को दूषित कर सकते हैं:

एक अच्छी समीक्षा क्षेत्र, प्रतिभागियों, उत्पन्न होने वाली समस्याओं, विभिन्न प्रयोगशालाओं की प्रतिष्ठा, व्यक्तिगत वैज्ञानिकों की संभावित विश्वसनीयता और अन्य आंशिक रूप से व्यक्तिपरक लेकिन अत्यंत प्रासंगिक विचारों के गहन व्यक्तिगत ज्ञान पर आधारित होती है। मेटा-विश्लेषण ऐसे किसी भी व्यक्तिपरक कारक को खारिज करता है (आइसेनक, 1994, स्टेगेंगा में, 2011).

स्टेगेंगा (2011) ने निष्कर्ष निकाला है कि, "मेटा-विश्लेषण को दी गई ज्ञानात्मक प्रमुखता अनुचित है।"

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4. अधिकांश आर.सी.टी. लाभों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लेकिन वे नुकसान की पहचान करने के लिए उचित उपकरण नहीं हैं।

उपशूर (2005) लिखते हैं कि:

आरसीटी (RCT) शक्तिशाली आर्थिक हितों की पूर्ति कर सकते हैं, और साक्ष्य के सबसे विश्वसनीय रूप के रूप में यादृच्छिक परीक्षण का प्रभुत्व, अन्य समान रूप से ठोस साक्ष्यों को सूचनात्मक मानने या उपचारों की सुरक्षा और हानि के बारे में बहस में खड़े होने से रोकता है। आरसीटी (RCT) के पास उत्तर कुशलतापूर्वक प्राप्त करने के लिए भी सीमित शक्ति होती है, आमतौर पर सबसे कम समय में, मुख्यतः इसलिए क्योंकि परीक्षण प्रायोजित करने वाली दवा कंपनी को नियामक अनुमोदन के लिए डेटा की आवश्यकता होती है... इसलिए आरसीटी और मेटा-विश्लेषण हमें यह बताने में असमर्थ हैं कि चिकित्सा का संभावित सटीक हानि/लाभ अनुपात क्या है, और ये आयोजित किए जाते हैं और एक बार उपलब्ध होने के बाद, अधिकांशतः आबादी पर "साक्ष्यात्मक" बन जाते हैं, जो दवा लेने वालों के विपरीत, अक्सर महत्वपूर्ण सह-रुग्णता बोझ के साथ होते हैं। इसलिए, हमारे पास वास्तव में केवल आरसीटी के आधार पर किसी दवा के क्या करने की क्षमता है, इसका पूरा "साक्ष्य" नहीं है।

माइकल रॉलिंस ने 1992 से 1998 तक यूके की मेडिसिन सेफ्टी कमिटी की अध्यक्षता की और 1999 से 2013 तक नेशनल इंस्टीट्यूट फॉर क्लिनिकल एक्सीलेंस के संस्थापक अध्यक्ष रहे। 2012 से 2014 तक वे रॉयल सोसाइटी ऑफ मेडिसिन के अध्यक्ष रहे और 2014 में मेडिसिन्स एंड हेल्थकेयर प्रोडक्ट्स रेगुलेटरी एजेंसी (जो मोटे तौर पर अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन के चिकित्सा भाग के बराबर है) के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया। रॉलिंस (2008) लिखता है,

आरसीटी को यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि सांख्यिकीय शक्ति नैदानिक लाभ प्रदर्शित करने के लिए पर्याप्त होगी। हालाँकि, ऐसी शक्ति गणनाएँ आमतौर पर नुकसान को ध्यान में नहीं रखती हैं (इवांस 2004)। परिणामस्वरूप, हालाँकि आरसीटी अधिक सामान्य प्रतिकूल प्रतिक्रियाओं की पहचान कर सकते हैं, वे कम सामान्य या लंबी विलंबता वाली प्रतिक्रियाओं (जैसे दुर्दमता) की पहचान करने में पूरी तरह विफल रहते हैं। अधिकांश आरसीटी, यहाँ तक कि उन हस्तक्षेपों के लिए भी जिनका उपयोग रोगियों द्वारा कई वर्षों तक किए जाने की संभावना है, केवल छह से 24 महीने की अवधि के होते हैं। और, यदि प्रतिकूल घटनाओं का सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण स्तर पर पता चलता है, तो उन्हें समूहों के बीच वास्तविक अंतर के बजाय संयोगवश होने के रूप में खारिज करना आसान है (रॉलिंस, 2008).

रॉलिंस (2008) ने निष्कर्ष निकाला है कि "केवल अवलोकन संबंधी अध्ययन ही कम आम या लंबी विलंबता वाले नुकसानों का आकलन करने के लिए आवश्यक साक्ष्य प्रस्तुत कर सकते हैं।"

स्टेगेंगा (2014) लिखता है,

चिकित्सा अनुसंधान में अधिकांश आरसीटी, हानि का पता लगाने की क्षमता की कीमत पर लाभ का पता लगाने की क्षमता को अधिकतम करते हैं। चिकित्सा हस्तक्षेपों से होने वाले अधिकांश गंभीर नुकसानों का पता तथाकथित चरण IV अनुमोदन-पश्चात अध्ययनों द्वारा लगाया जाता है, जो लगभग हमेशा वास्तविक नैदानिक रिपोर्टों के अवलोकनात्मक विश्लेषण तक ही सीमित होते हैं। इस प्रकार, इस प्रकार की परिकल्पनाओं के लिए इस हस्तक्षेप से नुकसान होता हैचिकित्सा अनुसंधान उन तरीकों से प्राप्त साक्ष्य तक सीमित है, जिन्हें आम तौर पर मुख्यधारा के साक्ष्य पदानुक्रमों में शीर्ष पर नहीं रखा जाता है...

स्टेगेंगा (2016) ने इस बात की आलोचना की है कि किस प्रकार आर.सी.टी. नुकसान का पता लगाने में विफल हो जाती है:

चिकित्सा हस्तक्षेपों के नुकसानों से संबंधित अधिकांश साक्ष्य उन अध्ययनों से उत्पन्न होते हैं जिनका वित्तपोषण और नियंत्रण जांचाधीन हस्तक्षेपों के निर्माताओं द्वारा किया जाता है, और जिनके हितों की पूर्ति ऐसे हस्तक्षेपों के नुकसानों के स्वरूप को कम करके आंकने से होती है। इससे स्वतंत्र वैज्ञानिकों और नीति-निर्माताओं के लिए उपलब्ध नुकसानों से संबंधित साक्ष्य व्यापक रूप से सीमित हो जाते हैं, और यह बदले में, चिकित्सा हस्तक्षेपों के नुकसानों के स्वरूप को कम करके आंकने में योगदान देता है। नियामकों के पास चिकित्सा हस्तक्षेपों के नुकसानों के स्वरूप का उचित आकलन करने का अधिकार नहीं है, और वे अक्सर नुकसानों से संबंधित प्रासंगिक साक्ष्यों को गोपनीयता में छिपाने में योगदान करते हैं (स्टेगेंगा, 2016).

उपशूर की तरह (2005) और रॉलिंस (2008), स्टेगेंगा (2016) बताते हैं कि ज़्यादातर आरसीटी सिर्फ़ फ़ायदों का पता लगाने के लिए काफ़ी लंबे होते हैं, लेकिन अक्सर नुकसान का पता लगाने के लिए काफ़ी लंबे नहीं होते। परीक्षण का आकार आमतौर पर स्पष्ट फ़ायदों के लिए सांख्यिकीय महत्व हासिल करने के लिए निर्धारित किया जाता है, जबकि यह "गंभीर लेकिन दुर्लभ" नुकसानों को पकड़ने के लिए पर्याप्त बड़ा नहीं होता। लेकिन वे उन तरीकों की ओर भी इशारा करते हैं जिनसे आरसीटी में जानबूझकर हेरफेर करके मनचाहे नतीजे निकाले जाते हैं:

देखे गए प्रभाव के आकार को अधिकतम करने और डेटा की परिवर्तनशीलता को न्यूनतम करने के लिए, परीक्षण डिज़ाइनर विभिन्न मानदंडों का उपयोग करते हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि किन विषयों को परीक्षण में शामिल किया जाए या बाहर रखा जाए... इन परीक्षण डिज़ाइन विशेषताओं में से सबसे गंभीर को "संवर्धन रणनीति" कहा जाता है: विषयों के नामांकन के बाद, लेकिन डेटा संग्रह की शुरुआत से पहले, विषयों का परीक्षण किया जाता है कि वे प्लेसीबो या प्रायोगिक हस्तक्षेप पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं, और वे विषय जो प्लेसीबो पर अच्छा करते हैं या (और कभी-कभी) वे विषय जो प्रायोगिक हस्तक्षेप पर खराब करते हैं उन्हें परीक्षण से बाहर रखा जाता है (स्टेगेंगा, 2016).

एफडीए के बाज़ार-पश्चात निगरानी कार्यक्रम को डिज़ाइन के अनुसार कम धन उपलब्ध है और कार्य के आकार को पूरा करने के लिए पर्याप्त कर्मचारी भी नहीं हैं। स्टेगेंगा (2016) उन तरीकों की ओर इशारा करता है जिनसे ईबीएम समस्या को और बदतर बनाने में योगदान देता है:

यह मानने के ठोस कारण हैं कि बाज़ार-पश्चात निष्क्रिय निगरानी चिकित्सा हस्तक्षेप के नुकसानों को गंभीर रूप से कम करके आंकती है। इसका एक अनुभवजन्य मूल्यांकन कम आंकलन दर को 94% बताता है (यह हेज़ेल और शाकिर द्वारा किए गए एक व्यापक अनुभवजन्य सर्वेक्षण पर आधारित था)। 2006)। दुर्भाग्यवश, क्योंकि अवलोकन अध्ययन और निष्क्रिय निगरानी में यादृच्छिक डिजाइन शामिल नहीं होता है, वे आम तौर पर यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों के सापेक्ष अपमानित होते हैं... चूंकि चिकित्सा हस्तक्षेपों के नुकसान के बारे में अधिकांश सबूत गैर-यादृच्छिक अध्ययनों (विशेष रूप से दुर्लभ गंभीर नुकसान) से आते हैं, साक्ष्य-आधारित चिकित्सा (ईबीएम) आंदोलन का प्रमुख दृष्टिकोण चिकित्सा हस्तक्षेपों के नुकसान के बारे में अधिकांश सबूतों को अपमानित करता है (स्टेगेंगा, 2016, पी। 495)।

स्टेगेंगा (2016) का निष्कर्ष है कि, "चूँकि चिकित्सीय हस्तक्षेपों के नुकसानों को नैदानिक अनुसंधान के सभी चरणों में व्यवस्थित रूप से कम करके आंका जाता है, इसलिए नीति-निर्माता और चिकित्सक आमतौर पर चिकित्सीय हस्तक्षेपों के लाभ-हानि संतुलन का पर्याप्त रूप से आकलन नहीं कर पाते हैं।" व्यवस्थित रूप से नुकसानों को कम करके आंकना, नियामक निर्णयों के लिए पर्याप्त जानकारी का अभाव, और बाज़ार-पश्चात निगरानी के लिए अपर्याप्त धनराशि, नियामक और राजनीतिक वातावरण को आकार देने की दवा कंपनियों की शक्ति का प्रतिबिंब है।

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5. आर.सी.टी. को चयन पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन अन्य पूर्वाग्रह बने हुए हैं।

अपशूर और ट्रेसी (2004) लिखते हैं कि यादृच्छिक परीक्षणों का उद्देश्य चयन पूर्वाग्रह को कम करना है। हालाँकि, वे कहते हैं, "इससे समृद्धि पूर्वाग्रह, यानी कुछ हितों की साक्ष्य खरीदने और प्रसारित करने की क्षमता; या प्रासंगिकता पूर्वाग्रह; यानी हितों की साक्ष्य एजेंडा निर्धारित करने की क्षमता, के बारे में चिंताएँ बनी रहती हैं" (अपशूर और ट्रेसी, 2004).

आरसीटी की उच्च लागत का मतलब है कि केवल कुछ ही लोग इस तरह के अनुसंधान में शामिल हो पाते हैं - आमतौर पर दवा कंपनियाँ और बड़े सरकारी अनुदान के तहत काम करने वाले शिक्षाविद। रॉलिंस (2008) बताते हैं कि 2005-2006 में यूके में एक आरसीटी की औसत लागत £3.2 मिलियन (उस समय की विनिमय दरों के अनुसार लगभग $5.7 मिलियन) थी (पृष्ठ 583)। इसलिए साक्ष्य पदानुक्रम में आरसीटी को प्राथमिकता देने से कुछ कर्ताओं को दूसरों पर भी विशेषाधिकार प्राप्त होता है। जो दवा कंपनियाँ इन विधियों को लागू करने का जोखिम उठा सकती हैं, उनके पास अपने उत्पादों से लाभ ढूँढ़ने और नुकसानों को नज़रअंदाज़ करने का एक मज़बूत प्रोत्साहन है। मामले को और भी बदतर बनाते हुए, इस लेख में प्रस्तुत साक्ष्य बताते हैं कि आरसीटी ज्ञानात्मक रूप से साक्ष्य पदानुक्रम के अन्य स्तरों से श्रेष्ठ नहीं हैं और न ही वे आवश्यक रूप से उन अन्य जानने के तरीकों से श्रेष्ठ हैं जिनका उल्लेख साक्ष्य पदानुक्रम में नहीं किया गया है।

ईबीएम वही गलतियाँ करता है जो कुह्न (1962) और विज्ञान के अन्य दार्शनिकों की राय - वे कॉर्पोरेट प्रभाव की वास्तविक समस्या को नज़रअंदाज़ कर देते हैं। गुप्ता (2003) लिखते हैं:

ईबीएम इस मायने में अलोचनात्मक है कि यह अपनी आलोचनात्मक मूल्यांकन योजना में वित्तपोषण के स्रोत के संभावित पूर्वाग्रही प्रभावों की जाँच के लिए कोई रणनीति नहीं बनाता और न ही चिकित्सकों को उनके प्रभाव का आकलन करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। इसके अलावा, यह वित्तपोषण के स्रोत के पूर्वाग्रह को भी अनुमति देता है। लगातार बढ़ते प्रमाणों की खोज में, ईबीएम यह स्वीकार नहीं करता कि निजी अनुसंधान निधिदाताओं (जैसे दवा कंपनियों) के हित चिकित्सकों और रोगियों के हितों से कैसे भिन्न हो सकते हैं या सीधे तौर पर उनसे टकरा सकते हैं। इस प्रकार, ईबीएम यह भ्रम पैदा करता है और बढ़ावा देता है कि ईबीएम में योगदान देने वाली सामाजिक प्रक्रियाएँ और ईबीएम के सामाजिक परिणाम अस्तित्वहीन हैं, या कम से कम, अप्रासंगिक हैं।

जदाद और एनकिन (2007) का तर्क है कि पूर्वाग्रह के स्रोत संभावित रूप से असीमित हैं और वे पहचानते हैं 60 सबसे आम प्रकारों में से। इसलिए, केवल चयन पूर्वाग्रह को नियंत्रित करना वैज्ञानिक अखंडता की गारंटी के लिए पर्याप्त नहीं है। इसके अलावा, यह भी स्पष्ट नहीं है कि वर्तमान में प्रचलित आरसीटी वास्तव में चयन पूर्वाग्रह को रोकते हैं या नहीं:

एक शोध समूह ने तीन लोकप्रिय क्यूएटी [गुणवत्ता मूल्यांकन उपकरण] (हार्टलिंग एट अल. 107) का उपयोग करते हुए, एक विशिष्ट चिकित्सा हस्तक्षेप से संबंधित 2011 आरसीटी की व्यवस्थित समीक्षा की। इस समूह ने पाया कि इनमें से 85% आरसीटी में आवंटन छिपाव अस्पष्ट था, और अधिकांश आरसीटी में पूर्वाग्रह का उच्च जोखिम था। एक अन्य समूह ने विभिन्न स्वास्थ्य क्षेत्रों में चिकित्सा हस्तक्षेपों पर 127 आरसीटी से संबंधित ग्यारह मेटा-विश्लेषणों का यादृच्छिक चयन किया (मोहर एट अल. 1998)। इस समूह ने क्यूएटी का उपयोग करके 127 आरसीटी की गुणवत्ता का आकलन किया, और पाया कि समग्र गुणवत्ता निम्न थी: केवल 15% ने यादृच्छिकीकरण विधि की सूचना दी, और उससे भी कम ने दिखाया कि विषय आवंटन छिपाया गया था (स्टेगेंगा, 2015).

शायद इन अध्ययनों के लेखकों ने अपनी विधियों का वर्णन करते समय लापरवाही बरती। लेकिन यह देखते हुए कि अनुबंध अनुसंधान संगठनों के निदेशक अपने ग्राहकों द्वारा वांछित परिणाम देने की अपनी क्षमता का बखान करते हैं (पेट्रीना, 2007, मिरोव्स्की, 2011) यह सोचना उचित लगता है कि क्या डबल-ब्लाइंड रैंडमाइजेशन वास्तव में कुछ क्लिनिकल परीक्षणों में हो रहा है, जो आरसीटी होने का दावा करते हैं।

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6. केस रिपोर्ट और अवलोकन संबंधी अध्ययन अक्सर आर.सी.टी. के समान ही सटीक होते हैं।

महामारी विज्ञान के शब्दकोष में केस रिपोर्ट की परिभाषा अपने आंतरिक विरोधाभास के लिए उल्लेखनीय है:

केस रिपोर्ट: कुछ रोगियों या नैदानिक मामलों (अक्सर, केवल एक बीमार व्यक्ति) का विस्तृत विवरण, जिनमें असामान्य बीमारी या जटिलता, बीमारियों का असामान्य संयोजन, असामान्य या भ्रामक लक्षण विज्ञान, कारण, या परिणाम (शायद आश्चर्यजनक स्वास्थ्य लाभ) शामिल हैं। ये अक्सर प्रारंभिक अवलोकन होते हैं जिनका बाद में खंडन किया जाता है... ये किसी नई प्रतिकूल दवा घटना का एक विचारशील संदेह भी पैदा कर सकते हैं और दुर्लभ नैदानिक घटनाओं की निगरानी का एक महत्वपूर्ण साधन हैं। ये चिकित्सीय त्रुटियों पर चिंतन करने और उनसे सीखने में मदद करते हैं (फ्लेचर एट अल., 2014; हेन्स एट अल., 2006; कोएप्सेल एंड वीस, 2003, वैंडेनब्रुक, 2001; पोलक, 2012, और सैकेट एट अल. 1991, पोर्टा में उद्धृत)। 2014).

इसलिए एक ओर, यह माना जाता है कि केस रिपोर्टों का अक्सर खंडन किया जाता है (भले ही कोई संदर्भ न दिया गया हो) और दूसरी ओर, केस रिपोर्ट "एक विचारशील संदेह भी पैदा कर सकती हैं" (पोर्टा, 2014).

सीईबीएम साक्ष्य पदानुक्रम में केस रिपोर्ट नीचे से दूसरे स्थान पर हैं, जिन्हें केवल "विशेषज्ञ की राय" से ऊपर और उस सीमा से नीचे स्थान दिया गया है जिसे कई महामारी विज्ञानी पढ़ने लायक मानते हैं। "प्रथम रिपोर्ट" किसी नई बीमारी या किसी नई दवा (या किसी मौजूदा दवा के नए प्रयोग) की प्रतिक्रिया में हुई प्रतिकूल घटना की पहली दर्ज की गई केस रिपोर्ट होती हैं। लेकिन ऐसी रिपोर्टों की विश्वसनीयता का वास्तविक प्रमाण क्या है?

वेनिंग (1982) ने प्रकाशित संदिग्ध प्रतिकूल दवा प्रतिक्रियाओं की 52 पहली रिपोर्टों की जांच की बीएमजे, शलाका, जामा, तथा NEJM उन्होंने 1963 साल बाद इन रिपोर्टों में से प्रत्येक का अनुगमन किया ताकि यह आकलन किया जा सके कि क्या वास्तव में बाद में उनका सत्यापन किया गया था। 

• "52 प्रथम रिपोर्टों में से पांच संभावित या पूर्वानुमानित प्रतिक्रियाओं की जानबूझकर की गई जांच थीं, और प्रत्येक मामले में कार्य-कारण संबंध उचित रूप से स्थापित किया गया था।" 
• शेष 47 वे थे जिन्हें वेनिंग "अनेकडोटल" कहती हैं, जिन्हें कभी परिभाषित नहीं किया गया, लेकिन लेख के बाकी हिस्सों में संदर्भ नौ या उससे कम मामलों का संकेत देते हैं, और अक्सर केवल एक मामला, बिना किसी नियंत्रण समूह के। वेनिंग ने पाया कि "35 में से 47 अनेकडोटल रिपोर्ट स्पष्ट रूप से सही थीं और शेष 12 असत्यापित रिपोर्टों में से कुछ में भी वास्तविक प्रतिकूल प्रतिक्रियाएँ हो सकती हैं..." इसलिए इन अनेकडोटल रिपोर्टों में से 75% बाद में सही पाई गईं और किसी भी गलत सकारात्मक परिणाम का कोई प्रमाण नहीं मिला।
• शेष 12 प्रतिकूल प्रतिक्रियाएं ऐसे सिंड्रोम से जुड़ी थीं जो या तो इतनी दुर्लभ थीं कि उनकी तुलना करने के लिए अधिक अन्य मामले नहीं थे या इतनी आम थीं कि दवा के प्रभाव और संयोग के बीच अंतर करना मुश्किल था (वेनिंग, 1982). 

जब हम वास्तविक घटनाओं पर आधारित प्रथम रिपोर्टों की 75% सफलता दर की तुलना इस तथ्य से करते हैं कि सर्वाधिक व्यापक रूप से उद्धृत कैंसर आरसीटी में से 75-80% को दोहराया नहीं जा सकता (प्रिंज़, श्लांगे और असदुल्लाह, 2011; बेगली और एलिस, 2012), सीईबीएम साक्ष्य पदानुक्रम में आरसीटी को शीर्ष पर रखने का निर्णय, केस श्रृंखला को बदनाम करते हुए, अनुचित प्रतीत होता है।

2000 के दशक के आरंभ में हुए तीन अध्ययनों से पुष्टि हुई है कि आर.सी.टी. अवलोकन संबंधी अध्ययनों से बेहतर नहीं हैं।

• बेन्सन और हर्ट्ज़ (2000) ने पाया कि “इस बात के बहुत कम प्रमाण हैं कि 1984 के बाद किए गए अवलोकन अध्ययनों में उपचार प्रभावों के अनुमान या तो लगातार बड़े हैं या यादृच्छिक, नियंत्रित परीक्षणों में प्राप्त अनुमानों से गुणात्मक रूप से भिन्न हैं।”
• कोनकाटो, शाह और होर्विट्ज़ (2000) लिखते हैं, "अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए अवलोकन संबंधी अध्ययनों के परिणाम... उसी विषय पर आरसीटी की तुलना में उपचार के प्रभावों की भयावहता को व्यवस्थित रूप से अधिक नहीं आंकते हैं।"
• पेटीक्रू और रॉबर्ट्स (2003) का मानना है कि विशिष्ट शोध प्रश्न को पदानुक्रम के बजाय एक मैट्रिक्स में उपयुक्त शोध पद्धति से जोड़ा जाना चाहिए। इसके अलावा, उनका तर्क है, "कुछ परिस्थितियों में पदानुक्रम को उलटा भी किया जा सकता है, उदाहरण के लिए गुणात्मक शोध विधियों को शीर्ष पायदान पर रखा जा सकता है।"

In 2017सीडीसी के पूर्व निदेशक थॉमस फ्रीडेन ने इस मामले को उठाया। मेडिसिन के न्यू इंग्लैंड जर्नल विभिन्न प्रकार के अध्ययनों का रोगियों और नीति पर सकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। वह सरल शब्दों में कहते हैं कि प्रत्येक प्रकार के अध्ययन की अपनी खूबियाँ और कमज़ोरियाँ होती हैं और अध्ययन का प्रकार उस समस्या के प्रकार से मेल खाना चाहिए जिसका समाधान शोधकर्ता करना चाहते हैं। वह बताते हैं कि वैकल्पिक डेटा स्रोत "कभी-कभी आरसीटी से बेहतर" होते हैं।

इसलिए विभिन्न प्रकार के साक्ष्यों की एक विस्तृत श्रृंखला वैध हो सकती है और नैदानिक निर्णय लेने में सहायक हो सकती है, तथापि ईबीएम की वर्तमान प्रथा, दवा कम्पनियों द्वारा पसंद किए जाने वाले बड़े आरसीटी के अलावा अन्य सभी चीजों को व्यवस्थित रूप से बाहर कर देती है। 

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7. ईबीएम इस बात के प्रमाण पर आधारित नहीं है कि इससे स्वास्थ्य परिणामों में सुधार होता है।

सैकेट और उनके सहयोगियों सहित कई लेखकों ने स्वीकार किया है कि ईबीएम अपने स्वयं के साक्ष्य-आधारित मानदंडों का उल्लंघन करता है क्योंकि "इस बात का कोई सबूत नहीं है कि ईबीएम सामान्य चिकित्सा की तुलना में स्वास्थ्य को आगे बढ़ाने का अधिक प्रभावी साधन है" (नॉर्मन 1999, गुप्ता, 2003).

उपशूर (2003) नोट करते हैं कि, "विडंबना यह है कि इन वर्गीकरणों का निर्माण अभी तक शोध से प्रेरित नहीं हुआ है, बल्कि यह काफी हद तक विशेषज्ञों की राय से प्रेरित है।" ईबीएम के रक्षक (जैसे कि रीली, 2004) कहते हैं कि ऐसा कोई प्रमाण इसलिए नहीं दिया गया है क्योंकि इसे "अनुभवजन्य रूप से सिद्ध नहीं किया जा सकता"। फिर भी यह पूरी तरह सच नहीं है। कोई भी आसानी से एक प्राकृतिक प्रयोग बना सकता है जो दो समान रैंक वाले अस्पतालों के बीच मरीज़ों के परिणामों की तुलना करता है, जहाँ एक अस्पताल सामान्य रूप से अपना काम जारी रखता है और दूसरा ईबीएम लागू करता है। हालाँकि यह पूरी तरह से एक आरसीटी नहीं है, फिर भी अस्पतालों के भीतर और उनके बीच, यहाँ तक कि नेत्रहीन जाँचकर्ताओं के परिणामों से पहले और बाद में तुलना करने के तरीके ज़रूर होंगे। 

अपशूर और ट्रेसी (2004) लिखना:

साक्ष्य पदानुक्रम की पूरी संरचना व्यवस्थित शोध पर आधारित नहीं है, बल्कि विशेषज्ञ निर्णय या आम सहमति पर आधारित है। दूसरे शब्दों में, इस तरह के पदानुक्रमित ढांचे में साक्ष्य को देखने का औचित्य या औचित्य निम्नतम प्रकार के साक्ष्य, यानी कुछ लोगों की मान्यताओं पर आधारित है (पृष्ठ 200)। इसके अलावा, साक्ष्य-आधारित दृष्टिकोण से मरीजों को मिलने वाला लाभ भी उतना ही अप्रमाणित है जितना कि साक्ष्य पदानुक्रम।

ईबीएम की शुरुआत इस धारणा के साथ हुई थी कि इससे निश्चित रूप से रोगियों के परिणामों में सुधार होगा, लेकिन इस धारणा के समर्थन में बहुत कम साक्ष्य हैं।

ईबीएम की एक मूलभूत मान्यता यह है कि जिन चिकित्सकों का अभ्यास अनुप्रयुक्त स्वास्थ्य सेवा अनुसंधान से प्राप्त साक्ष्यों की समझ पर आधारित है, वे उन चिकित्सकों की तुलना में बेहतर रोगी देखभाल प्रदान करेंगे जो बुनियादी तंत्रों की समझ और अपने स्वयं के नैदानिक अनुभव पर निर्भर करते हैं। अभी तक, कोई भी ठोस प्रत्यक्ष प्रमाण मौजूद नहीं है जो यह दर्शाता हो कि यह मान्यता सही है (हेन्स, 2002, अपशूर में, 2005).

यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि संयुक्त राज्य अमेरिका में दीर्घकालिक बीमारियों में वृद्धि (1986 से वर्तमान तक) लगभग चिकित्सा पेशे में ईबीएम (EBM) की वृद्धि के बराबर है (1992 से वर्तमान तक)। ईबीएम दीर्घकालिक बीमारियों (विशेषकर बच्चों में) में वृद्धि को रोकने में पूरी तरह से असमर्थ रहा है, लेकिन 1992 के बाद से दवा कंपनियों के शेयर बाजार मूल्य में शानदार वृद्धि हुई है। 

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8. ईबीएम और साक्ष्य पदानुक्रम चिकित्सा में सत्तावादी प्रवृत्तियों को दर्शाते हैं।

कई लेखकों ने ईबीएम की सत्तावादी प्रवृत्तियों पर प्रकाश डाला है।

शहर (1997) ईबीएम आंदोलन की सत्तावादी प्रवृत्तियों पर ध्यान देने वाले शुरुआती आलोचकों में से एक थे:

मुझे लगता है कि, गलती से, वे [ईबीएम के समर्थक] एक नए प्रकार के अधिनायकवाद का आह्वान कर रहे हैं, जो साक्ष्य-आधारित चिकित्सा नामक एक अस्पष्ट इकाई के पीछे छिपा है। वे स्वस्थ वैज्ञानिक बहसों, जिनमें किसी को भी सत्य पर अधिकार का दावा नहीं करना चाहिए, की जगह वैज्ञानिक ज्ञान के अधिकारियों को लाने का सुझाव देते हैं - साहित्य के पाठक जो साक्ष्य के बारे में निर्णय सुनाएँगे और यह सुनिश्चित करेंगे कि उनके निर्णय का उचित रूप से पालन हो।

रोसेनफेल्ड (2004) ने ईबीएम के शुरुआती दिनों की भरपूर प्रशंसा की है:

1990 के दशक में, ईबीएम चिकित्सा जगत में धूमकेतु की तरह छा गया। ईबीएम का आगमन 15वीं शताब्दी में जॉन विक्लिफ द्वारा वल्गेट बाइबिल के अंग्रेजी अनुवाद या 16वीं शताब्दी में टिंडेल और कवरडेल द्वारा इसके बाद के प्रकाशन जैसा था। यह क्रांतिकारी था। यह लोकलुभावनवाद था। यह एक बदलाव था। अब अभ्यास करने वाला डॉक्टर नैदानिक अभ्यास के पीछे के प्रमाणों, या उनके अभावों को समझने में सक्षम होने वाला था। ईबीएम ने हमें अपने दैनिक अभ्यास का मूल्यांकन करने के साधन दिए।

लेकिन रोसेनफेल्ड (2004) फिर तर्क देते हैं कि वे आशाजनक शुरुआती दिन पीछे छूट गए हैं और वर्तमान वास्तविकता कहीं अधिक परेशान करने वाली है:

पिछले तीन सालों में, ईबीएम एक औज़ार से बढ़कर एक धार्मिक सिद्धांत और जड़ सिद्धांत बन गया है। इसके पुजारी हैं - ऐसे पुरुष और महिलाएँ जो ईबीएम का अभ्यास और प्रचार करने और पुस्तकों व साहित्य में बदलाव लाने के लिए जाने जाते हैं। हर बोर्ड और पत्रिका में इनमें से एक पुजारी का होना ज़रूरी है, वरना आप अप-टू-डेट नहीं रहेंगे। जो कोई भी इन पुजारियों के खिलाफ बोलता है, वह ईबीएम की निंदा कर रहा है, और ज़ाहिर है कि वह अवैज्ञानिक या पिछड़ा है। हज़ारों अनुयायी हैं, जिन्होंने ईबीएम का वचन सुना है और उसके अलावा कुछ भी स्वीकार नहीं करेंगे।

रोसेनफेल्ड (2004) विशेष रूप से ईबीएम द्वारपालों की आलोचना करते हैं जो व्यापक चिकित्सा समुदाय के उपभोग के लिए मेटा-विश्लेषण तैयार करते हैं:

कुछ गुप्त संगठन हैं जो इस सिद्धांत को गढ़ते हैं—जैसे कोक्रेन समूह, 'टास्क फ़ोर्स', या बेस्ट एविडेंस। ये लोग कौन हैं? हम जानते हैं कि वे कहाँ स्थित हैं और कभी-कभी उनके नाम भी, लेकिन हमें उनकी विधियों पर आँख मूँदकर विश्वास करना चाहिए। वे निष्कर्ष निकालते हैं जो प्रकाशित होते हैं और फिर उन निष्कर्षों को संहिताबद्ध कर दिया जाता है... अब केवल कुछ ही स्रोतों को 'सत्य' या विश्वसनीय ईबीएम माना जाता है। कुछ संगठन ईबीएम के 11-15 'उचित' और 'स्वीकार्य' स्रोतों की सूची देते हैं। बाकी सभी, जिनमें अच्छे शोध, पुस्तकें और समीक्षाएं शामिल हैं, प्रमाण-आधारित नहीं हैं, और उनका उपयोग नहीं किया जा सकता है।

रोसेनफेल्ड (2004) निष्कर्ष निकालते हैं: "हम आस्था-आधारित चिकित्सा के पूर्ण चक्र में आ गए हैं। हमें प्रोत्साहित किया जाता है, बल्कि मजबूर भी किया जाता है कि हम अपनी चिकित्सा पद्धति को ईबीएम के उन चिकित्सकों के अधिकार के अनुसार ढालें जो 'स्वीकृत' और 'स्वीकार्य' हैं।"

उपशूर (2005) इसी प्रकार ईबीएम के प्रारंभिक आनंदमय दिनों से लेकर उसके अधिक परेशान करने वाले वर्तमान स्वरूप तक के बदलाव का वर्णन करता है:

ऐसा लगता है कि एक नया रूढ़िवाद उभर रहा है, जो आलोचना और चिंतन के प्रति उतना ही प्रतिरोधी है जितना कि वह "प्रतिमान" जिसे वह प्रतिस्थापित करना चाहता था। चिकित्सा की विश्वास संरचना में जाँच-पड़ताल, प्रश्न पूछने और विसंगतियों व विरोधाभासों को उजागर करने के आनंद की जगह अब लगभग धार्मिक विश्वास के प्रति निष्ठा ने ले ली है। तर्क की जगह दावे ने ले ली है। यह कोई संयोग नहीं है कि ब्रिटिश मेडिकल जर्नल के ईबीएम की दसवीं वर्षगांठ पर एक चित्र में तीन पुजारियों जैसी एक ऊँची मीनार दिखाई गई है। साक्ष्य एक ऐसी अवधारणा है जिसे स्वास्थ्य सेवा अपनी वैधता और प्रामाणिकता के लिए उत्साहपूर्वक अपना रही है। हालाँकि, यह अब जाने-पहचाने विज्ञापन नारों, एक आकर्षक पैकेज, एक ब्रांडिंग अभ्यास जैसा बन गया है, जो चिकित्सा सिद्धांतों के अनुप्रयोग में अधिक कठोर और वैज्ञानिक होने के अपने आकर्षक वादों से लोगों को अपनी ओर आकर्षित करता है।

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9. साक्ष्य पदानुक्रम ने चिकित्सा पद्धति को बदतर बना दिया है।

साक्ष्य पदानुक्रम ने चिकित्सा पद्धति को इस तरह से नया रूप दे दिया है कि यह दवा कम्पनियों के लिए लाभदायक है, जबकि डॉक्टरों और मरीजों के लिए नुकसानदेह है। 

उपशूर (2003), अपनी चिकित्सा पद्धति से एक कहानी सुनाते हुए, इस बात की झलक देते हैं कि दवा कंपनियां अपने उत्पादों को बेचने के लिए ईबीएम का उपयोग कैसे करती हैं:

एक दवा कंपनी ने मेरे क्लिनिक में साक्ष्य-आधारित दिशानिर्देश वितरित किए। दिशानिर्देशों के अनुसार, स्तर 1 (सर्वोत्तम) साक्ष्य के लिए एक सुव्यवस्थित यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षण की आवश्यकता थी, और ग्रेड A की अनुशंसा के लिए एक स्तर 1 अध्ययन की आवश्यकता थी। दिशानिर्देशों के साथ उसी कंपनी द्वारा प्रायोजित और एक सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका में प्रकाशित यादृच्छिक परीक्षण की एक रिपोर्ट भी थी। सहायक पत्र के साथ दिशानिर्देश वितरित करके, कंपनी ने मुझे यह विश्वास दिलाने की कोशिश की कि अगर मैं दवा लिखूँ तो मैं साक्ष्य-आधारित दिशानिर्देशों का पालन करूँगा (पृष्ठ 673)।

ईबीएम के संबंध में डॉक्टरों को जो प्रक्रिया सिखाई जाती है, वह एक आदर्श प्रक्रिया है। वास्तविक दुनिया में, डॉक्टरों के पास सभी चरणों का पालन करने का समय कम ही होता है। इसलिए, वे चिकित्सा प्रकाशकों और अन्य लोगों द्वारा बताए गए शॉर्टकट का उपयोग करते हैं।

हाल ही में, साक्ष्य-आधारित चिकित्सकों और साक्ष्य उपयोगकर्ताओं के बीच अंतर को स्वीकार किया गया है (गयाट एट अल. 2000)। विशेष रूप से प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा में, साक्ष्य के पूर्व-मूल्यांकित स्रोतों का उपयोग करने का चलन है। इन स्रोतों में से एक सबसे लोकप्रिय स्रोत InfoPOEMs (रोगी-उन्मुख साक्ष्य जो मायने रखता है) है, जो एक दैनिक ईमेल सेवा है जो प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा से संबंधित शोध अध्ययनों के सारांश प्रदान करती है [जो अब एसेंशियल एविडेंस प्लस का हिस्सा है]। प्रत्येक सारांश के साथ ऑक्सफोर्ड सेंटर के नामकरण (अपशूर, 2003).

साक्ष्य-आधारित चिकित्सक से साक्ष्य-उपयोगकर्ता की ओर इस बदलाव को ईबीएम के समर्थक आदर्श प्रक्रिया के एक स्वीकार्य विकल्प के रूप में प्रस्तुत करते हैं। फिर भी, यदि कोई इन विकासों को उनके व्यापक संदर्भ में परखता है, तो यह स्पष्ट है कि ये कितने समस्याग्रस्त हैं। जो डॉक्टरों को सशक्त बनाने की प्रक्रिया के रूप में शुरू हुआ था, अब डॉक्टर अनिवार्य रूप से उन दवा कंपनियों से आदेश ले रहे हैं जो अधिकांश नैदानिक परीक्षण संचालित करती हैं। हालाँकि इनमें से कई अध्ययनों को दोहराया नहीं जा सकता, फिर भी अपने कार्यालय में नवीनतम "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" दिखाने वाले विशेषज्ञों के साथ परेशान डॉक्टरों पर अनुरूप होने का भारी दबाव होगा। जो चिकित्सक नवीनतम ईबीएम दिशानिर्देशों का पालन नहीं करते हैं, वे यह भी सोच सकते हैं कि क्या इस तरह की स्वतंत्र सोच उन्हें कदाचार के मुकदमों के अतिरिक्त जोखिम में डाल सकती है। 

ग्रूपमैन (2007) में डॉक्टर कैसे सोचते हैं अस्पताल के कार्यस्थल और डॉक्टरों की मानसिकता पर ईबीएम के प्रभाव का वर्णन करता है:

हर सुबह जैसे ही राउंड शुरू होते, मैं छात्रों और रेज़िडेंट्स को अपने एल्गोरिदम पर नज़र डालते और फिर हाल के अध्ययनों के आँकड़े निकालते देखता। मैंने निष्कर्ष निकाला कि डॉक्टरों की अगली पीढ़ी को एक सुव्यवस्थित कंप्यूटर की तरह काम करने के लिए तैयार किया जा रहा है जो एक सख्त बाइनरी ढाँचे के भीतर काम करता है।

जो संभवतः अच्छे इरादों के साथ शुरू हुआ था, वह एक ऐसी दवा बन सकता है जो हमारे कुछ बेहतरीन दिमागों की बुद्धिमत्ता और रचनात्मकता को बाधित कर सकती है:

नैदानिक एल्गोरिदम सामान्य निदान और उपचार के लिए उपयोगी हो सकते हैं... लेकिन जब डॉक्टर को अपने दायरे से बाहर सोचना पड़ता है, जब लक्षण अस्पष्ट, या अनेक और भ्रामक होते हैं, या जब परीक्षण के परिणाम सटीक नहीं होते, तो वे जल्दी ही विफल हो जाते हैं। ऐसे मामलों में—जिन मामलों में हमें एक विवेकशील डॉक्टर की सबसे ज़्यादा ज़रूरत होती है—एल्गोरिदम चिकित्सकों को स्वतंत्र और रचनात्मक रूप से सोचने से हतोत्साहित करते हैं। डॉक्टर की सोच को विस्तृत करने के बजाय, वे उसे सीमित कर सकते हैं (ग्रुपमैन, 2007).

गोल्डनबर्ग (2009) ईबीएम की राजनीतिक अर्थव्यवस्था का एक असाधारण विवरण प्रदान करता है और यह भी बताता है कि ईबीएम किस प्रकार चिकित्सा में उत्पादन के तरीके को आकार देता है:

साहित्य के साथ बने रहने की माँगों, नैदानिक अनुसंधान की प्रचुरता के मूल्यांकन में लगने वाले समय और "इसे सही तरीके से करने" के महत्व को देखते हुए, EBM को साक्ष्य के व्यक्तिगत आलोचनात्मक मूल्यांकन के अभ्यासशील चिकित्सकों के अपने पूर्व आह्वान की जगह व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण (जो आमतौर पर इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस के माध्यम से शुल्क पर उपलब्ध होता है) के एक वास्तविक उद्योग को स्थापित करने में ज़्यादा समय नहीं लगा। हालाँकि कई लोगों ने इसे समयोचित और उपयोगी माना, मेटा-विश्लेषण और नैदानिक सारांशों की उपलब्धता ने EBM के शुरुआती सत्ता-विरोधी कार्यक्रम को तुरंत पटरी से उतार दिया। सभी अभ्यासशील चिकित्सकों को आलोचनात्मक मूल्यांकन कौशल (और "हर बिस्तर के पास एक कंप्यूटर") से लैस करने के प्रारंभिक कार्यक्रम का उद्देश्य विशेषज्ञ की राय और प्राप्त ज्ञान की पदानुक्रमित प्रकृति को त्यागकर चिकित्सा का लोकतंत्रीकरण करना था। ऐसा प्रतीत होता है कि वही अधिनायकवाद "विशेषज्ञ" ईबीएम स्रोतों के निर्माण के माध्यम से पुनः स्थापित हो गया है, जो नैदानिक दिशानिर्देश, मेटा-विश्लेषण, शैक्षिक उत्पाद, इलेक्ट्रॉनिक निर्णय समर्थन प्रणाली, तथा "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" ब्रांड नाम के सभी चीजों को चिकित्सकों के एक बंधक तथा भुगतान करने वाले दर्शकों के लिए प्रचारित करते हैं, जो "साक्ष्य-आधारित चिकित्सक" बनना चाहते हैं।

ईबीएम अब एक ब्रांड है और वह सब कुछ है जो ब्रांड होने के साथ जुड़ा हुआ है - निर्णय लेने का एक शॉर्टकट, निर्णयों को आकार देने में बहुत शक्तिशाली, विपणन और लाभ के लिए आवश्यक लेकिन सामग्री की गुणवत्ता का बहुत सटीक संकेतक नहीं।

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10. साक्ष्य पदानुक्रम रोगियों को वस्तुगत बनाता है और/या उनकी अनदेखी करता है।

ईबीएम मरीजों को इस तरह से वस्तुगत बनाता है जो चिकित्सा की पारंपरिक पद्धति और "रोगी केंद्रित चिकित्सा" जैसे हाल के प्रतिमानों के विपरीत है। अपशूर और ट्रेसी (2004), लिखते हैं, "यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि मरीज़ चरण 4 तक प्रासंगिक नहीं होते [सैकेट एट अल., 1997 द्वारा उल्लिखित ईबीएम प्रक्रिया में, जिसका सारांश ऊपर दिया गया है]। वास्तव में, मरीज़ों को निष्क्रिय वस्तुओं के रूप में देखा जाता है, जिनसे जानकारी निकालने के बाद उन पर साक्ष्य लागू किए जाते हैं।"

मरीजों के अनुभवों और अंतर्निहित व्यक्तिपरकता को इस तरह नज़रअंदाज़ करना चिकित्सा के मूलभूत मूल्यों का उल्लंघन प्रतीत होता है, फिर भी आज चिकित्सा का यही प्रमुख दर्शन है। उपशूर (2005) लिखते हैं:

मरीजों को एक ऐसी वस्तु के रूप में देखा जाता है जिससे जानकारी प्राप्त की जाती है और फिर उसका निरीक्षण किया जाता है। ईबीएम प्रक्रिया में कहीं भी मरीजों और उनकी चिंताओं को सुनना और उनके प्रश्नों को वैध बनाना महत्वपूर्ण नहीं माना जाता है। गैडामर (1975) प्रश्न की व्याख्यात्मक प्राथमिकता और यह कैसे दिशा और संवादात्मक संबंध स्थापित करता है, इस बारे में लिखते हैं। किस प्रश्न पर विचार या चिंतन किया जाता है, यह निर्धारित करता है कि डॉक्टर और मरीज के बीच संबंध निरीक्षणात्मक शक्ति का है या संवाद, पारस्परिक सम्मान और विचार-विमर्श का। इस अर्थ में कि ईबीएम के चरणों में मरीज की आवाज़ को स्पष्ट रूप से बाहर रखा गया है, सिवाय इसके कि यह रोग संबंधी जानकारी की आवाज़ है जिसे खोज योग्य शब्दों में बदला जा सकता है, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि ईबीएम के समर्थक अभी भी मरीज के मूल्यों और दृष्टिकोणों को शामिल करने की समस्याग्रस्त प्रकृति के बारे में लिख सकते हैं (उदाहरण के लिए, हेन्स देखें) 2002) परिभाषा के अनुसार उन्हें इस प्रक्रिया से बाहर रखा गया है।

मैं ऑटिज्म महामारी के निहितार्थों पर अपनी चर्चा में इस मुद्दे पर वापस आऊंगा।

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V. AMA के 2002, 2008 और 2015 के साक्ष्य पदानुक्रम

2002 में, अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन ने अपना स्वयं का साक्ष्य पदानुक्रम बनाया, चिकित्सा साहित्य के लिए उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका (गायट और रेनी 2002) और इसमें एक दिलचस्प मोड़ था। यह CEBM जैसा ही था, सिवाय इसके कि पदानुक्रम में सबसे ऊपर, AMA ने N-of-1 यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षणों को सूचीबद्ध किया था।

एन-ऑफ-1 परीक्षण एक नैदानिक परीक्षण है जिसमें एक ही रोगी संपूर्ण नमूना जनसंख्या होता है। एन-ऑफ-1 परीक्षण दोहरे-अंधा (रोगी और चिकित्सक दोनों को उपचार बनाम प्लेसीबो) नहीं पता होता है और उपचार और नियंत्रण के क्रम को विभिन्न पैटर्न (गायट, आदि) का उपयोग करके यादृच्छिक किया जा सकता है। 1986, पी। 889-890).

एन-ऑफ-1 चिकित्सा सही दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह चिकित्सा के उस दर्शन को दर्शाती है जो मानव जनसंख्या की विविधता के अनुरूप है। लेकिन हर साल एन-ऑफ-1 के कुछ ही औपचारिक परीक्षण किए जाते हैं। 2008, क्राविट्ज एट अल. ने लिखा, "एन-ऑफ-1 परीक्षणों का क्या हुआ?" उन्होंने कहा कि "शुरुआती उत्साह के बावजूद, इक्कीसवीं सदी के अंत तक, कुछ ही शैक्षणिक केंद्र नियमित आधार पर एन-ऑफ-1 परीक्षण कर रहे थे" (पृष्ठ 533)। लिली एट अल. (2011) लिखते हैं, "शैक्षणिक सेटिंग्स में उनकी स्पष्ट अपील और व्यापक उपयोग के बावजूद, एन-ऑफ-1 परीक्षणों का उपयोग चिकित्सा और सामान्य नैदानिक सेटिंग्स में बहुत कम किया गया है" (पृष्ठ 161)।

एन-ऑफ-1 परीक्षणों की कमी के बारे में उत्सुक होकर, मैंने शोध करना शुरू किया कि आखिर हुआ क्या था। और जो पता चला, उसने मुझे चौंका दिया।

2000 में, GRADE (अनुशंसा मूल्यांकन, विकास और मूल्यांकन की ग्रेडिंग) कार्य समूह की बैठकें शुरू हुईं। गॉर्डन गायत इसके नेताओं में से एक थे। 2004 तक, उन्होंने अपना ढाँचा प्रकाशित कर दिया और यह पारदर्शी होने के विपरीत है - यह साक्ष्य पदानुक्रम से विभिन्न स्तरों को लेता है और उन्हें एक "गुणवत्ता पैमाने" में परिवर्तित करता है - "उच्च, मध्यम, निम्न और अत्यंत निम्न"। उनके साक्ष्य पदानुक्रम में सबसे ऊपर RCT हैं। इसलिए GRADE के अनुसार, यदि कोई अध्ययन RCT है, तो उसे "उच्च गुणवत्ता" वाला माना जाता है, जिसकी परिभाषा इस प्रकार है, "हमें पूरा विश्वास है कि वास्तविक प्रभाव, प्रभाव के अनुमान के करीब है। आगे के शोध से अनुमान में हमारे विश्वास में बदलाव आने की बहुत कम संभावना है।" 

GRADE ने डेटा पर आधारित एक प्रणाली को मानक लेबलों — "उच्च गुणवत्ता", "उच्च विश्वसनीयता" — पर आधारित प्रणाली में बदल दिया, हालाँकि जैसा कि मैंने ऊपर दिखाया है, RCT अन्य प्रकार के साक्ष्यों की तुलना में अधिक विश्वसनीय नहीं हैं। GRADE एक अपारदर्शी आवरण है जो मॉडल के अंदर की बातों को छुपाता है और निर्णय लेने की सारी शक्ति सिफ़ारिशें तैयार करने वालों को दे देता है। WHO, FDA और CDC सहित सरकारें और सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियाँ GRADE को पसंद करती हैं क्योंकि यह लोगों को ऑड्स रेशियो, कॉन्फिडेंस इंटरवल और p मानों की उलझनों से जूझे बिना, स्पष्ट शब्दों में बता देती है कि क्या करना है। 

In 2008अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन ने इसका एक नया संस्करण प्रकाशित किया चिकित्सा साहित्य के लिए उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका और एन-ऑफ-1 परीक्षणों को आरसीटी की व्यवस्थित समीक्षाओं से नीचे गिरा दिया गया था। इन साक्ष्य पदानुक्रमों के काम करने के तरीके को देखते हुए, पहले स्तर से नीचे की किसी भी चीज़ को निम्न माना जाता है और अनदेखा किया जाता है, जिसका अर्थ है कि एएमए ने नैदानिक निर्णय लेने के लिए एन-ऑफ-1 को एक मान्य पद्धति के रूप में त्याग दिया था। 

के तीसरे संस्करण चिकित्सा साहित्य के लिए उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका में प्रकाशित 2015 रोकथाम और उपचार संबंधी निर्णय लेने के लिए AMA के पसंदीदा ढांचे के रूप में GRADE को पूरी तरह से अपनाता है। 

मैंने 2022 और 2023 में FDA की वैक्सीन और संबंधित जैविक उत्पाद सलाहकार समिति (VRBPAC) और CDC की टीकाकरण प्रथाओं पर सलाहकार समिति (ACIP) की हर बैठक को देखते हुए GRADE का इस्तेमाल होते देखा। GRADE किसी भी चिकित्सा हस्तक्षेप को वैधता प्रदान करने का एक साधन है, चाहे आँकड़े कितने भी खराब क्यों न हों। उदाहरण के लिए, FDA और CDC ने GRADE का इस्तेमाल निम्नलिखित को अधिकृत करने के लिए किया:

• वयस्कों में फाइजर कोविड वैक्सीन का उपयोग भले ही नियंत्रण समूह की तुलना में उपचार में अधिक लोगों की मृत्यु हुई हो; 
• बच्चों में कोविड टीकों का उपयोग, भले ही नैदानिक परीक्षण में बच्चों को कोई नैदानिक रूप से महत्वपूर्ण लाभ नहीं दिखाया गया हो; और 
• सभी आयु समूहों के लिए कोविड वैक्सीन बूस्टर, जिसका मानव परीक्षण नहीं किया गया है और छह चूहों में केवल 28 दिनों के एंटीबॉडी परिणाम हैं।

अतः 13 वर्षों के भीतर (प्रथम संस्करण से) 2002 तीसरे संस्करण में 2015) एएमए व्यक्तिगत अंतर को स्वीकार करने वाले सर्वश्रेष्ठ साक्ष्य पदानुक्रम से एक कार्टूननुमा राक्षसी, ग्रेड, की ओर बढ़ गया है; यह दवा उद्योग के नाम पर गलत डेटा को सफेद करने का एक ज़रिया मात्र है। इस प्रक्रिया में एएमए ने अपने संघ के डॉक्टरों और अपनी देखभाल में लगे मरीजों को दवा निर्माताओं के हाथों बेच दिया। 

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VI. ईबीएम के कॉर्पोरेट अधिग्रहण पर अधिक विवरण

इयोनिडिस (2016) ने डेविड सैकेट के साथ कई वर्षों के दौरान हुई अपनी बातचीत और पत्राचार का वर्णन करते हुए बताया है कि ईबीएम अपनी प्रारंभिक अवधारणा के बाद से किस प्रकार बदल गया है:

जैसे-जैसे ईबीएम अधिक प्रभावशाली होता गया, इसे अपने मूल उद्देश्य से भिन्न एजेंडा चलाने के लिए भी अपहृत किया गया। प्रभावशाली यादृच्छिक परीक्षण मुख्यतः उद्योग द्वारा और उसके लाभ के लिए किए जाते हैं। मेटा-विश्लेषण और दिशानिर्देश एक कारखाना बन गए हैं, जो अधिकांशतः निहित स्वार्थों को भी पूरा करते हैं। राष्ट्रीय और संघीय अनुसंधान निधि लगभग पूरी तरह से ऐसे अनुसंधानों में खर्च की जाती है जिनका स्वास्थ्य परिणामों से कोई लेना-देना नहीं है। हमने उन प्रमुख अन्वेषकों के विकास का समर्थन किया है जो मुख्य रूप से प्रबंधकों के रूप में उत्कृष्ट हैं और अधिक धन अर्जित करते हैं... बाजार के दबाव में, नैदानिक चिकित्सा को वित्त-आधारित चिकित्सा में बदल दिया गया है (इओआनिडिस, 2016, पी। 82)।

ईबीएम के साथ कई समस्याओं में से एक यह है कि "गुणवत्ता" की खराब परिभाषित धारणाओं पर ध्यान केंद्रित करने से कभी-कभी महत्वपूर्ण गतिशीलता और चर की अनदेखी हो जाती है।

अब जबकि ईबीएम और इसके प्रमुख उपकरण, यादृच्छिक परीक्षण और मेटा-विश्लेषण, अत्यधिक प्रतिष्ठित हो गए हैं, ईबीएम आंदोलन का अपहरण कर लिया गया है। यहाँ तक कि इसके समर्थकों को भी संदेह है कि कुछ गड़बड़ है (ग्रीनहाल्घ एट अल. 2014 और ग्रीनहाल्घ, 2012)। उद्योग जगत सबसे प्रभावशाली यादृच्छिक परीक्षणों का एक बड़ा हिस्सा चलाता है। वे इन्हें बहुत अच्छी तरह से करते हैं, "गुणवत्ता" जाँच सूचियों में बेहतर स्कोर करते हैं (खान एट अल. 2012), और वे गैर-उद्योग परीक्षणों की तुलना में परिणामों को पोस्ट या प्रकाशित करने में अधिक तत्पर होते हैं (एंडरसन एट अल. 2015)। बस बात यह है कि वे अक्सर गलत प्रश्न पूछते हैं, जिनके अल्पकालिक परिणाम गलत होते हैं, विश्लेषण गलत होते हैं, सफलता के मानदंड गलत होते हैं (जैसे, गैर-हीनता के बड़े अंतर), और निष्कर्ष गलत होते हैं (एवरी-पामर और हॉविक, 2014; टर्नर एट अल. 2008; और लेक्सचिन एट अल. 2003)... उद्योग वर्तमान में बड़ी संख्या में मेटा-विश्लेषणों को भी प्रायोजित कर रहा है (इब्राहिम एट अल. 2016)। फिर से, उन्हें अपने वांछित निष्कर्ष मिलते हैं (जॉर्गेंसन एट अल. 2006) (इओआनिडिस में, 2016). 

जैसा कि मैंने अपने डॉक्टरेट के अध्याय 5 में बताया था थीसिसयहाँ तक कि मेटा-विश्लेषण और व्यवस्थित समीक्षाएं, जो अधिकांश साक्ष्य पदानुक्रमों में सबसे ऊपर होती हैं, कॉर्पोरेट प्रभाव से दूषित हो जाती हैं। इयोनिडिस (2016) नोट करता है कि यहां तक कि व्यापक रूप से सम्मानित कोक्रेन सहयोग भी “अन्यथा सम्मानित व्यवस्थित समीक्षाओं के माध्यम से निहित स्वार्थों के पक्षपाती अध्ययनों को विश्वसनीयता प्रदान करके नुकसान पहुंचा सकता है” (पृष्ठ 84)।

इयोनिडिस (2016) चिकित्सा में उत्पादन की वर्तमान पद्धति का एक स्पष्ट चित्रण प्रस्तुत करता है तथा यह भी बताता है कि किस प्रकार ईबीएम एक कॉर्पोरेट पूँछ बन गया है जो कुत्ते को हिला रही है।

ज़्यादातर विकसित देशों में, चिकित्सक बाज़ार के भारी दबाव में रहते हैं। विभागीय बैठकों में ज़्यादातर चर्चाएँ पैसों के बारे में होती हैं। सेवाएँ देने, ज़्यादा से ज़्यादा बाज़ार हिस्सेदारी (''मरीज़ों'' का पर्यायवाची), ग्राहकों (''इंसानों'' का पर्यायवाची), उच्च संतुष्टि स्कोर पाने, ज़्यादा शुल्क लेने, ज़्यादा प्रक्रियाएँ करने, और शुल्क प्रपत्रों पर ज़्यादा से ज़्यादा आइटम चिह्नित करने के दबाव को महसूस किया जा सकता है। (एक तरफ़, एक मज़ेदार मज़ाक यह है कि शुल्क-आधारित इन इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्डों का इस्तेमाल फिर शोध के लिए किया जाता है।) मैंने सोचा भी नहीं था कि चिकित्सा का काम ऐसा होगा, ईबीएम की तो बात ही छोड़ दीजिए। यह ज़्यादातर वित्त-आधारित चिकित्सा है। मैं किसी को दोष नहीं दूँगा। इन चिकित्सकों के पास और कोई विकल्प नहीं है। दुनिया ऐसे ही चलती है; वे अपनी नौकरी बचाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। फिर भी, क्या इस बात की संभावना है कि चिकित्सक ऐसे अध्ययन तैयार करेंगे जिनके नतीजे यह सुझाव देकर उनकी नौकरी को ख़तरे में डाल सकते हैं कि कम प्रक्रियाओं, परीक्षणों और हस्तक्षेपों की ज़रूरत है? क्या इसकी संभावना है कि, यदि वे ऐसे अध्ययन तैयार करते हैं, तो वे उन परिणामों को स्वीकार करेंगे जो यह सुझाव देते हैं कि उन्हें अपनी नौकरी छोड़ देनी चाहिए?...क्या ईबीएम को केवल तभी दिल से स्वीकार किया जाना चाहिए जब यह अधिक चिकित्सा की ओर ले जाए, भले ही इसका मतलब कम स्वास्थ्य हो (ग्लासियो एट अल. 2013; ग्रैडी और रेडबर्ग, 2010)?...कुछ स्थितियों में, हम उस बिंदु के करीब या उससे आगे हैं जहां दवा हमारे समाज में कल्याण को बेहतर बनाने के बजाय कम करती है (पृष्ठ 85)।

यह घटनाओं का एक चौंकाने वाला मोड़ है। डॉक्टरों को अक्सर वीर, निस्वार्थ और बुद्धिमान माना जाता है। ईबीएम की कल्पना चिकित्सा पद्धति को और बेहतर बनाने के नेक इरादे से की गई थी। और फिर भी, इयोनिडिस (2016) खुलेआम कह रहे हैं कि पूरे प्रयास को मरीजों की जरूरतों के बजाय कॉर्पोरेट उद्देश्यों की पूर्ति के लिए अपहृत कर लिया गया है।

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VII. ऑटिज़्म महामारी का विश्लेषण और निहितार्थ

मैं ईबीएम और साक्ष्य पदानुक्रम के नौ पहलुओं पर प्रकाश डालना चाहता हूं, क्योंकि वे ऑटिज्म महामारी पर लागू होते हैं।

1. CEBM, GRADE और अन्य साक्ष्य पदानुक्रम, ज्ञान के विभिन्न तरीकों को एक ही उपकरण - RCT - से प्रतिस्थापित करते हैं। EBM के समर्थक अपने मॉडल को पूरी तरह से विज्ञान के एक आदर्श दृष्टिकोण पर आधारित करते प्रतीत होते हैं। एक अधिक "साक्ष्य-आधारित" दृष्टिकोण यह होगा कि CEBM साक्ष्य पदानुक्रम को इस संदर्भ में पढ़ा जाए कि विज्ञान वास्तव में कैसे किया जाता है। अधिकांश RCT विदेशी (आमतौर पर चीनी) CRO (मिरोव्स्की, 2011) पचास प्रतिशत (हॉर्टन, 2015) से 80% (प्रिंज़, श्लैंज, और असदुल्लाह, 2011; बेगली और एलिस, 2012प्रकाशित सामग्री का ) अनुकरणीय नहीं है। यह दावा करना कि आरसीटी "उच्चतम गुणवत्ता" वाले साक्ष्य हैं और किसी को कुछ और पढ़ने की जहमत नहीं उठानी चाहिए, स्पष्ट रूप से अस्वीकार्य, अवैज्ञानिक और रोगियों के हित में नहीं है।

2. यह आश्चर्यजनक है कि CEBM साक्ष्य पदानुक्रम, GRADE और अन्य साक्ष्य पदानुक्रम डॉक्टरों के योगदान को कितना कमज़ोर करते हैं। स्टार (1982, 1997) और अन्य लोगों ने बताया है कि जैसे-जैसे पूँजी और निगम चिकित्सा में लगातार बढ़ती भूमिका निभाने लगे हैं, डॉक्टर धीरे-धीरे अपनी एजेंसी खोते जा रहे हैं। लेकिन किसी डॉक्टर की "विशेषज्ञ राय" को पदानुक्रम में सबसे नीचे, यहाँ तक कि "खराब गुणवत्ता वाले कोहोर्ट और केस-कंट्रोल अध्ययनों" से भी नीचे रखना, महामारी विज्ञानियों द्वारा अपने काम को वास्तविक दुनिया में वास्तव में अभ्यास करने वालों और मरीजों के साथ जुड़ने वालों से ऊपर रखने का एक उदाहरण है। डॉक्टरों को विश्वसनीय सलाहकारों के रूप में देखने के बजाय, जिनकी सहज वृत्ति, अनुभव और अंतर्ज्ञान सफल परिणामों की कुंजी हैं, CEBM, GRADE और अन्य साक्ष्य पदानुक्रम डॉक्टरों को साक्ष्य का सबसे कम विश्वसनीय रूप मानते हैं। इस प्रक्रिया में, डॉक्टर की भूमिका विवेक से आज्ञाकारिता में सिमट जाती है।

3. CEBM साक्ष्य पदानुक्रम, GRADE, या अन्य साक्ष्य पदानुक्रमों में व्यक्तिगत मरीज़ कहीं नहीं मिलते। किसी व्यक्ति का अपना दृष्टिकोण और अपनी बीमारी की स्थिति के बारे में उसकी अंतर्दृष्टि चार्ट पर भी नहीं दिखाई देती। मरीज़ों के अनुभव और अंतर्दृष्टि, डॉक्टरों के विचार, और साक्ष्य के वैकल्पिक रूप ऐसे आँकड़े प्रदान कर सकते हैं जो प्रतिमानों को चुनौती देते हैं। जानने के इन तरीकों को कमतर आंकने से मौजूदा प्रतिमानों को बरकरार रखा जा सकता है, भले ही वे जनता की सेवा करने में विफल रहे हों।

4. ईबीएम ने चिकित्सा पद्धति को बदल दिया है। "2023 में, संयुक्त राज्य अमेरिका में 1,010,892 सक्रिय चिकित्सक थे, जिनमें से 851,282 प्रत्यक्ष रोगी देखभाल चिकित्सक थे" (अमेरिकन मेडिकल कॉलेज एसोसिएशन, 2024)। जानने के कई तरीके हैं जिनमें आरसीटी, मेटा-विश्लेषण और व्यवस्थित समीक्षा, संभावित और पूर्वव्यापी कोहोर्ट अध्ययन, केस-कंट्रोल अध्ययन, क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन, पारिस्थितिक अध्ययन, अवलोकन अध्ययन, केस रिपोर्ट और सीरीज, रजिस्ट्री, बेंच रिसर्च, और बहुत कुछ शामिल हैं। ऑटिज़्म जैसे संकट में, ऐसा प्रतीत होता है कि सभी उपलब्ध संसाधन - दस लाख से अधिक प्रशिक्षित पेशेवरों की प्रतिभा और जानने के कई तरीके महामारी को रोकने के लिए लगाए जाएंगे। इसके विपरीत, ईबीएम डॉक्टरों के अभ्यास को कम करने और सीमित करने, सबूतों की कई धाराओं को बाहर करने और खोज की प्रक्रिया को कम संख्या में विशेषज्ञों को सौंपने का प्रतिनिधित्व करता है, जो अक्सर दवा कंपनियों के रोजगार में होते हैं। इसका परिणाम चिकित्सा का एक कठोर अभ्यास है, जो अपने सामने आने वाले संकटों और जिन संकटों में यह योगदान देता है, उनका जवाब देने के लिए सुसज्जित नहीं है।

5. कॉर्पोरेट-वित्तपोषित अध्ययनों से लेकर, जो अपने संरक्षकों द्वारा वांछित परिणाम देते हैं, उन अध्ययनों तक जिन्हें कभी वित्तपोषित नहीं किया जाता, उन अध्ययनों तक जिन्हें वित्तपोषित किया जाता है और फिर रद्द कर दिया जाता है, उन अध्ययनों तक जो पूरे तो हो जाते हैं लेकिन कभी नियमन की ओर नहीं बढ़ते, अदालतों में "वैज्ञानिक" साक्ष्य के नियमों तक जो कॉर्पोरेटों की रक्षा करते हैं और वादी को नुकसान पहुँचाते हैं, चिकित्सा के उस दर्शन तक जो नुकसान का पता लगाने के तरीकों को कमतर आँकता है और अन्य मान्य ज्ञानमीमांसाओं की तुलना में कॉर्पोरेट तरीकों को तरजीह देता है - अमेरिका में चिकित्सा एक ऐसी प्रणाली है जो वैज्ञानिक से ज़्यादा प्रभुत्ववादी है; यह रोगियों के लिए अच्छे आँकड़े या बेहतर स्वास्थ्य परिणाम उत्पन्न करने की विधि से ज़्यादा शक्ति संबंधों की अभिव्यक्ति है। यह एक ऐसी प्रणाली है जो लाभदायक यथास्थिति की रक्षा करने में तो काफ़ी अच्छी है, लेकिन उस तरह की खुली जाँच-पड़ताल करने में उतनी अच्छी नहीं है जो ऑटिज़्म महामारी को रोकने के लिए आवश्यक प्रतिमान बदलावों की ओर ले जा सके।

6. चिकित्सा के एक ऐसे दर्शन को देखते हुए जो अन्य सभी प्रकार के ज्ञान को छोड़कर एक निश्चित प्रकार की महामारी विज्ञान को प्राथमिकता देता है, क्या यह कोई आश्चर्य की बात है कि डॉक्टर नियमित रूप से उन हजारों माता-पिता को खारिज कर देते हैं जो अपने डॉक्टरों को अपने बच्चे के ऑटिज्म के लक्षणों की उत्पत्ति समझाने की कोशिश करते हैं (कैंपबेल, 2010; हबाकुस और हॉलैंड, 2011; हैंडले, 2018)? इन माता-पिता के अनुभवों को परिवार के दरवाजे पर आने से बहुत पहले ही खारिज कर दिया गया था - उन्हें मेडिकल स्कूल में बाहर रखा गया था, जब भावी डॉक्टर साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का अध्ययन कर रहे थे और एक ऐसी ज्ञानमीमांसा का पालन करना सीख रहे थे जो कॉर्पोरेट हितों का पक्षधर है और जानने के अन्य तरीकों को बाहर करती है।

7. यह बेहद निराशाजनक है कि साक्ष्य-आधारित चिकित्सा ने तीन दशकों से भी ज़्यादा समय तक डबल-ब्लाइंड, रैंडमाइज़्ड, नियंत्रित परीक्षणों के गुणों का बखान किया है, और फिर भी टीकों से संबंधित सभी तथाकथित आरसीटी धोखाधड़ी वाले हैं। हर कोई जानता है कि ये धोखाधड़ी वाले हैं (भले ही मुख्यधारा का चिकित्सा पेशा इस धोखाधड़ी को माफ़ करने की कोशिश करता हो)। टीकों के नैदानिक परीक्षणों में, नियंत्रण समूह को निष्क्रिय सलाइन प्लेसीबो नहीं दिया जाता है और इसके बजाय उन्हें कोई दूसरा विषाक्त टीका या परीक्षण टीके के विषाक्त सहायक पदार्थ दिए जाते हैं। सूचित सहमति कार्रवाई नेटवर्क (2023) के पास रसीदें हैं। तो आखिरकार, पूरी साक्ष्य-आधारित चिकित्सा प्रणाली—जिसमें हज़ारों प्रकाशित शोधपत्र और ईबीएम को बढ़ावा देने के लिए समर्पित हज़ारों करियर शामिल हैं—एक विशाल है। नाट्य निर्माण महामारी विज्ञानियों को सशक्त बनाने और दवा उद्योग को समृद्ध बनाने के लिए। इसमें शामिल पेशेवर अपने ही घोषित मूल्यों पर विश्वास नहीं करते और आबादी को बड़े पैमाने पर विषाक्त बनाने और सभ्यता के विनाश में सक्रिय रूप से भाग ले रहे हैं। यह दुनिया के इतिहास में नैतिक साहस की विफलता और वैज्ञानिक कर्तव्य की उपेक्षा के सबसे चरम उदाहरणों में से एक है।

8. अगर कोई वैज्ञानिक बनना चाहता है, तो उसे सबसे पहले उन लोगों की ओर रुख करना चाहिए जो महत्वपूर्ण खोजें कर रहे हैं। अभिभावकों के समूह, नेशनल सोसाइटी फॉर ऑटिस्टिक चिल्ड्रन (बर्नार्ड रिमलैंड द्वारा स्थापित, जो अब ऑटिज़्म सोसाइटी ऑफ़ अमेरिका है) ने 1974 में ऑटिज़्म पर पर्यावरणीय प्रभाव का प्रस्ताव रखा था (ओल्मस्टेड और ब्लैक्सिल, 2010), प्रोजेक्ट TENDR के इसी निष्कर्ष पर पहुंचने से 42 साल पहले (बेनेट एट अल., 2016) 1990 के दशक के मध्य तक, ऑटिज़्म से पीड़ित बच्चों के माता-पिता के बीच यह आम जानकारी थी कि ऑटिज़्म का एक जठरांत्र संबंधी घटक होता है (किर्बी, 2005) - माइक्रोबायोम के "ऑटिज़्म अनुसंधान में नया क्षेत्र" बनने से दो दशक पहले (मुल्ले, शार्प और क्यूबेल्स, 2013) हम जानते हैं कि ईबीएम एक धोखाधड़ी है, क्योंकि यह फर्जी कॉर्पोरेट अध्ययनों को उन माता-पिता द्वारा खोजे गए प्रतिमान-परिवर्तनकारी सफलताओं से आगे रखता है जो वास्तव में ऑटिस्टिक बच्चों की मदद कर रहे हैं।

9. आगे बढ़ते हुए, ऑटिज़्म से जुड़ी किसी भी चिकित्सा पद्धति को सर्वोच्च प्रमाण के रूप में व्यक्तिगत बच्चे और उसके/उसके परिवार से शुरू करना होगा (क्योंकि ज़ाहिर है कि वे हैं)। सभी प्रकार के डेटा, चाहे वे कितने भी अपरंपरागत या "असाधारण" क्यों न हों, उन्हें पुनर्वास में सहायता करने और दूसरों को यह चोट पहुँचने से रोकने के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए। फर्जी कॉर्पोरेट आरसीटी का वास्तविक चिकित्सा में कोई स्थान नहीं है; उनका एकमात्र उपयुक्त उपयोग भविष्य में नूर्नबर्ग परीक्षणों में दवा कंपनियों के अधिकारियों और सरकार में उनके समर्थकों के खिलाफ मानवता के विरुद्ध अपराधों के प्रमाण के रूप में है। इस प्रकार, हम जिस क्रांति की तलाश कर रहे हैं, वह आज साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के रूप में प्रस्तुत नरसंहारकारी कॉर्पोरेट बकवास के बजाय वास्तविक विज्ञान की ओर वापसी है।

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