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संभाव्यता विज्ञान नहीं

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

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"मुझ पर हमले, काफी स्पष्ट रूप से, हमले हैं विज्ञान।” ~ एंथोनी फौसी, 9 जून, 2021 (एमएसएनबीसी)।

निरर्थक.

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 सिद्धांतों, परिकल्पनाओं से शुरू होता है, जिनके परीक्षण योग्य अनुभवजन्य प्रभाव होते हैं। फिर भी, वे सिद्धांत विज्ञान नहीं हैं; वे प्रेरित विज्ञान। विज्ञान तब होता है जब व्यक्ति प्रयोग करते हैं या अवलोकन करते हैं जो सिद्धांतों के प्रभाव या असर पर आधारित होते हैं। वे निष्कर्ष सिद्धांतों का समर्थन या खंडन करते हैं, जो तब नई टिप्पणियों को समायोजित करने के लिए संशोधित या अद्यतन किए जाते हैं या यदि सम्मोहक साक्ष्य दिखाते हैं कि वे प्रकृति का वर्णन करने में विफल हैं। चक्र फिर दोहराया जाता है। विज्ञान सिद्धांतों की पुष्टि या खंडन करने वाले साक्ष्य प्राप्त करने के लिए अनुभवजन्य या अवलोकन कार्य का प्रदर्शन 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 इससे बड़ा दिखावटीपन शायद कोई नहीं है "साक्ष्य आधारित चिकित्सा” (ईबीएम)। यह शब्द 1990 में गॉर्डन गायट द्वारा गढ़ा गया था, उनके पहले प्रयास के बाद, "वैज्ञानिक चिकित्सा," पिछले वर्ष स्वीकृति प्राप्त करने में विफल रही। 1991 में एक विश्वविद्यालय महामारी विज्ञानी के रूप में, मुझे इस शब्द, ईबीएम के उपयोग में अहंकार और अज्ञानता से अपमानित किया गया था, जैसे कि साक्ष्य के लिए नए नियमों के साथ एक नया अनुशासन घोषित होने तक चिकित्सा साक्ष्य किसी तरह "अवैज्ञानिक" थे। मैं ईबीएम (सैकेट एट अल।, 1996) की आलोचना में अकेला नहीं था, हालांकि ऐसा लगता है कि अधिकांश नकारात्मक प्रतिक्रिया "ईबीएम" के बिना चिकित्सा अनुसंधान वास्तव में क्या पूरा किया था, की वस्तुनिष्ठ समीक्षा के बजाय कथा नियंत्रण के नुकसान पर आधारित है।

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 के दौरान, एडवर्ड जेनर द्वारा चेचक के टीके के रूप में चेचक के उपयोग को अन्य जानवरों में कल्चर करके विस्तृत किया गया और प्रकोपों ​​​​में सामान्य उपयोग में लाया गया, ताकि 1905 के सुप्रीम कोर्ट के मामले के समय तक जैकबसन बनाम मैसाचुसेट्स, मुख्य न्यायाधीश यह दावा कर सकते हैं कि चेचक के टीकाकरण को चिकित्सा अधिकारियों द्वारा सामान्य रूप से स्वीकृत प्रक्रिया के रूप में स्वीकार किया गया था। चिकित्सा पत्रिकाओं ने 1800 के दशक में भी नियमित प्रकाशन शुरू किया। उदाहरण के लिए, द शलाका 1824 में प्रकाशित होना शुरू हुआ। बढ़ते चिकित्सा ज्ञान को आम तौर पर और व्यापक रूप से साझा और बहस किया जाने लगा।

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।

साक्ष्य तर्क की एक बड़ी विफलता सैकेट का कथन है कि किसी को "सर्वश्रेष्ठ उपलब्ध बाहरी साक्ष्य" का उपयोग करना चाहिए बजाय इसके कि सब वैध बाहरी साक्ष्य। "सर्वश्रेष्ठ" साक्ष्य के गठन के बारे में निर्णय अत्यधिक व्यक्तिपरक हैं और आवश्यक रूप से समग्र परिणाम नहीं देते हैं जो मात्रात्मक रूप से सबसे सटीक और सटीक हैं (हार्टलिंग एट अल।, 2013; बीएई, 2016)। साक्ष्य कारण तर्क के अपने अब विहित "पहलुओं" को तैयार करने में, सर ऑस्टिन ब्रैडफोर्ड हिल (1965) ने "सर्वश्रेष्ठ" साक्ष्य का गठन करने वाले पहलू को शामिल नहीं किया, और न ही उन्होंने यह सुझाव दिया कि अध्ययन को "अध्ययन की गुणवत्ता" के लिए मापा या वर्गीकृत किया जाना चाहिए। ” और न ही यह भी कि कुछ प्रकार के अध्ययन डिजाइन दूसरों की तुलना में आंतरिक रूप से बेहतर हो सकते हैं। में वैज्ञानिक साक्ष्य पर संदर्भ मैनुअल, मार्गरेट बर्जर (2011) स्पष्ट रूप से कहते हैं, "... कई सबसे प्रतिष्ठित और प्रतिष्ठित वैज्ञानिक निकाय (जैसे कि इंटरनेशनल एजेंसी फॉर रिसर्च ऑन कैंसर (IARC), इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिसिन, नेशनल रिसर्च काउंसिल और नेशनल इंस्टीट्यूट) पर्यावरण स्वास्थ्य विज्ञान के लिए) सभी प्रासंगिक उपलब्ध वैज्ञानिक साक्ष्यों पर विचार करें, यह निर्धारित करने के लिए कि कौन सा निष्कर्ष या परिकल्पना किसी कारणात्मक दावे के बारे में साक्ष्य के शरीर द्वारा सर्वोत्तम समर्थित है। हिल का यही दृष्टिकोण है; विज्ञान और कानून दोनों में, अवलोकन से कार्य-कारण तक तर्क करने के लिए 50 से अधिक वर्षों के लिए कारण तर्क के उनके पहलुओं का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। ईबीएम विषयगत रूप से चेरी-पिकिंग "सर्वश्रेष्ठ" साक्ष्य पर आधारित है, यह एक प्रशंसनीय तरीका है, लेकिन वैज्ञानिक नहीं है।

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 द्वारा पहचाना गया, जिसने 1997 के खाद्य एवं औषधि प्रशासन आधुनिकीकरण अधिनियम (FDAMA) को पारित किया जो 2000 में स्थापित किया गया था। ClinicalTrials.gov गंभीर या जीवन-धमकाने वाली स्थितियों वाले रोगियों के लिए प्रायोगिक दवाओं की प्रभावशीलता की जांच करने के लिए खोजी नई दवा अनुप्रयोगों के तहत किए गए सभी नैदानिक ​​परीक्षणों के पंजीकरण के लिए वेबसाइट (नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन, 2021)। नैदानिक ​​परीक्षणों में हितों के टकराव से जुड़े संबंधित कारणों के लिए, ProPublica "Dollars for Docs" वेबसाइट (Tigas et al., 2019) 2009-2018 के दौरान डॉक्टरों को फार्मा कंपनी के भुगतान को कवर करती है और OpenPayments वेबसाइट (मेडिकेयर और मेडिकेड सेवाओं के लिए केंद्र) , 2022) 2013 से 2021 तक के भुगतानों को कवर करते हुए स्थापित किए गए और सार्वजनिक रूप से खोजने योग्य बनाए गए। ये सूचना प्रणालियाँ इसलिए बनाई गई थीं क्योंकि "प्रशंसनीयता" जो कि यादृच्छिकता स्वचालित रूप से अध्ययन के परिणामों को सटीक और निष्पक्ष बनाती है, को शोध के धूर्तता और अनुचित अन्वेषक के हितों के टकराव से निपटने के लिए अपर्याप्त के रूप में मान्यता दी गई थी।

जबकि चिकित्सा अनुसंधान भ्रष्टाचार को सुधारने या सीमित करने के इन प्रयासों ने मदद की है, EBM की आड़ में सबूतों की गलत व्याख्या बनी हुई है। सबसे खराब उदाहरणों में से एक में प्रकाशित एक पेपर था मेडिसिन के न्यू इंग्लैंड जर्नल 13 फरवरी, 2020, कोविड -19 महामारी की शुरुआत में, "द मैजिक ऑफ रैंडमाइजेशन बनाम द मिथ ऑफ रियल-वर्ल्ड एविडेंस," चार प्रसिद्ध ब्रिटिश चिकित्सा सांख्यिकीविदों द्वारा फार्मा कंपनियों (कोलिन्स एट अल) के लिए पर्याप्त संबंध हैं। ., 2020)। यह संभवतः जनवरी 2020 में लिखा गया था, इससे पहले कि ज्यादातर लोग जानते थे कि महामारी आ रही है। यह पत्र दावा करता है कि यादृच्छिककरण स्वचालित रूप से मजबूत अध्ययन बनाता है, और यह कि सभी गैर-यादृच्छिक अध्ययन स्पष्ट रूप से बकवास हैं। इसे पढ़ते समय, मुझे लगा कि यह मेरे पूरे अनुशासन, महामारी विज्ञान के खिलाफ एक पेंच है। मैं तुरंत इससे आहत हुआ, लेकिन बाद में मैंने लेखकों के हितों के गंभीर टकराव को समझा। यह प्रतिनिधित्व करना कि विनियामक अनुमोदन के लिए केवल अत्यधिक अप्रभावी आरसीटी साक्ष्य उपयुक्त है, फार्मा कंपनियों को अपने महंगे, अत्यधिक लाभदायक पेटेंट उत्पादों को प्रभावी और सस्ती ऑफ-लेबल अनुमोदित जेनेरिक दवाओं से बचाने के लिए एक उपकरण प्रदान करता है, जिनके निर्माता बड़े पैमाने पर वहन करने में सक्षम नहीं होंगे। आरसीटी।

यादृच्छिकीकरण

तो, रेंडमाइजेशन का क्या दोष है जिसकी ओर मैं इशारा कर रहा हूं, जिसके लिए आरसीटी अध्ययन बनाम अन्य अध्ययन डिजाइनों की सापेक्ष वैधता को समझने के लिए एक गहन परीक्षा की आवश्यकता है? समस्या समझने में है यह तर्क गुमराह. कन्फ़ाउंडिंग एक महामारी विज्ञान की परिस्थिति है जहाँ एक जोखिम और एक परिणाम के बीच संबंध जोखिम के कारण नहीं है, बल्कि एक तीसरे कारक (कन्फ़्यूडर) के लिए है, कम से कम भाग में। कन्फ़ाउंडर किसी तरह एक्सपोज़र से जुड़ा होता है लेकिन एक्सपोज़र का नतीजा नहीं होता है।

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।

रेंडमाइजेशन का उद्देश्य, उपचार और नियंत्रण समूहों के बीच सब कुछ संतुलित करना, संभावित भ्रम को दूर करना है। क्या संभावित भ्रम को दूर करने का कोई और तरीका है? हां: प्रश्नगत कारकों को मापें और सांख्यिकीय विश्लेषणों में उनके लिए समायोजन या नियंत्रण करें। इस प्रकार यह स्पष्ट है कि यादृच्छिकीकरण का एक संभावित लाभ है जो गैर-यादृच्छिक अध्ययनों के लिए उपलब्ध नहीं है: का नियंत्रण unमापा गया कन्फ्यूडर। यदि जैविक, चिकित्सा, या महामारी संबंधी संबंधों को ब्याज के परिणाम के बारे में अपूर्ण रूप से समझा जाता है, तो सभी प्रासंगिक कारकों को नहीं मापा जा सकता है, और उनमें से कुछ अपरिमित कारक अभी भी रुचि के जुड़ाव को भ्रमित कर सकते हैं।

इस प्रकार, यादृच्छिककरण, सिद्धांत रूप में, एक देखे गए संघ के लिए स्पष्टीकरण के रूप में अनमाने कारकों द्वारा संभावित भ्रम को दूर करता है। वह व्यवहार्यता तर्क है। हालांकि सवाल यह है कि वास्तविकता में यादृच्छिककरण कितनी अच्छी तरह काम करता है, और वास्तव में यादृच्छिकरण द्वारा संतुलित होने की आवश्यकता है। उपचार समूह असाइनमेंट निर्धारित करने के लिए नैदानिक ​​​​परीक्षण सभी भाग लेने वाले विषयों पर यादृच्छिककरण लागू करते हैं। यदि अध्ययन के परिणाम घटना में व्यक्तियों में कुल अध्ययन का एक सबसेट शामिल है, तो उन परिणामों के लोगों को उनके संभावित कन्फ़्यूडर में भी संतुलित होने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यदि उपचार समूह में सभी मौतें पुरुष हैं और सभी प्लेसीबो समूह में महिलाएं हैं, तो लिंग की संभावना उपचार के प्रभाव को उलझा देती 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 कॉलम में जो आवश्यक है वह पी-वैल्यू नहीं है, बल्कि विशेष पंक्ति कारक के मिश्रण के परिमाण का एक उपाय है। कन्फ़ाउंडिंग को इस बात से नहीं मापा जाता है कि यह कैसे हुआ, लेकिन यह कितना बुरा है. एक कैरियर महामारी विज्ञानी के रूप में मेरे अनुभव में, भ्रमित करने का सबसे अच्छा एकल उपाय, उपचार-परिणाम संबंध के परिमाण में प्रतिशत परिवर्तन है, जो कि कन्फ़्यूडर के लिए समायोजन के बिना है। इसलिए उदाहरण के लिए, यदि लिंग के लिए समायोजन के साथ, उपचार मृत्यु दर में 25% (सापेक्ष जोखिम = 0.75) की कटौती करता है, लेकिन बिना समायोजन के इसे 50% तक कम करता है, तो लिंग द्वारा भ्रमित होने का परिमाण (0.75 - 0.50)/0.75 = 33 होगा %। महामारी विज्ञानी आमतौर पर इस तरह के समायोजन के साथ 10% से अधिक परिवर्तन पर विचार करते हैं, जिसका अर्थ है कि भ्रम मौजूद है और इसे नियंत्रित करने की आवश्यकता 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 मुद्दे का एक महत्वपूर्ण उदाहरण फाइजर बीएनटी162बी2 एमआरएनए कोविड-19 वैक्सीन (पोलैक एट अल., 2020) के लिए पहले प्रकाशित प्रभावकारिता आरसीटी परिणाम में देखा जा सकता है। इस अध्ययन को काफी बड़ा (43,548 यादृच्छिक प्रतिभागियों) और पर्याप्त महत्वपूर्ण (कोविड -19) माना गया था कि इसकी अनुमानित आरसीटी संभावना के कारण इसे "प्रतिष्ठित" में प्रकाशन मिला। मेडिसिन के न्यू इंग्लैंड जर्नल. अध्ययन का प्राथमिक परिणाम वैक्सीन या प्लेसिबो इंजेक्शन की दूसरी खुराक के कम से कम सात दिनों के बाद शुरू होने के साथ कोविड-19 की घटना थी। हालाँकि, जब इसने प्लेसीबो विषयों के बीच 162 मामलों का अवलोकन किया, जो अच्छे यादृच्छिककरण के लिए पर्याप्त थे, तो इसे वैक्सीन विषयों के बीच केवल आठ मामले मिले, कहीं भी यादृच्छिककरण के लिए लगभग पर्याप्त नहीं थे, ताकि भ्रम को नियंत्रित करने के लिए कुछ भी किया जा सके। 

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 के इस "खरपतवार में गोता लगाना" इस बात को उजागर करता है कि परीक्षण के प्रत्येक उपचार शाखा में 50 से कम परिणाम वाले आरसीटी अध्ययन से कम या कोई दावा नहीं किया गया है, जो कि बिना मापे कारकों द्वारा संभावित भ्रम से बचने का कोई दावा नहीं करता है। लेकिन यह भी स्पष्ट करता है कि ऐसा परीक्षण क्यों हो सकता है बदतर समान जोखिम और परिणाम के गैर-यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण की तुलना में। गैर-यादृच्छिक परीक्षणों में, जांचकर्ताओं को पता है कि कई कारक, संभव भ्रमित करने वाले के रूप में, परिणाम की घटना को प्रभावित कर सकते हैं, इसलिए वे सांख्यिकीय विश्लेषण में उन कारकों के लिए समायोजित और नियंत्रित करने के लिए वे सब कुछ मापते हैं जो उन्हें प्रासंगिक लगता है। 

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 सामान्य जनसंख्या लॉकडाउन का कभी भी उपयोग नहीं किया गया है और अपरिहार्य (मेयुनियर, 2020) को स्थगित करने के अलावा कुछ भी करने के लिए प्रभाव का कोई सबूत नहीं है, जैसा कि ऑस्ट्रेलिया जनसंख्या डेटा स्पष्ट करता है (वर्ल्डोमीटर, 2022)। महामारी इन्फ्लुएंजा के नियंत्रण के लिए सार्वजनिक स्वास्थ्य उपायों की निश्चित चर्चा में (इंगल्सबी एट अल।, 2006), लेखक कहते हैं, "ऐसी कोई ऐतिहासिक टिप्पणियां या वैज्ञानिक अध्ययन नहीं हैं जो इन्फ्लूएंजा के प्रसार को धीमा करने के लिए विस्तारित अवधि के लिए संभावित रूप से संक्रमित लोगों के समूहों के संगरोध द्वारा कारावास का समर्थन करते हैं। विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) के एक लेखन समूह ने साहित्य की समीक्षा करने और समकालीन अंतरराष्ट्रीय अनुभव पर विचार करने के बाद निष्कर्ष निकाला कि 'जबरन आइसोलेशन और क्वारंटाइन अप्रभावी और अव्यवहारिक हैं।' ... बड़े पैमाने पर संगरोध के नकारात्मक परिणाम इतने चरम हैं (बीमार लोगों को कुएं के पास जबरन बंद करना; बड़ी आबादी के आने-जाने पर पूर्ण प्रतिबंध; संगरोध क्षेत्र के अंदर लोगों को आवश्यक आपूर्ति, दवाएं और भोजन प्राप्त करने में कठिनाई) कि यह शमन उपाय को गंभीर विचार से हटा दिया 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

एक तर्क पर विचार किया जा सकता है कि विभिन्न सार्वजनिक-स्वास्थ्य नीतियों के साथ-साथ आम जनता को उपलब्ध कराई गई जानकारी को सत्यता द्वारा समर्थित नहीं किया गया है, बल्कि वास्तविक विज्ञान के रूप में प्रस्तुत करने वाले खराब या मोटे तौर पर त्रुटिपूर्ण विज्ञान द्वारा समर्थित किया गया है। उदाहरण के लिए, इसके इन-हाउस, गैर-सहकर्मी-समीक्षित जर्नल में, रुग्णता और मृत्यु दर साप्ताहिक रिपोर्ट, सीडीसी ने टीके की प्रभावशीलता के कई विश्लेषण प्रकाशित किए हैं। इन रिपोर्टों ने क्रॉस-अनुभागीय अध्ययनों का वर्णन किया लेकिन उनका विश्लेषण किया जैसे कि वे केस-कंट्रोल अध्ययन थे, व्यवस्थित रूप से टीके की प्रभावशीलता की गणना करने के लिए सापेक्ष जोखिमों के बजाय अनुमानित विषम अनुपात मापदंडों का उपयोग कर रहे थे। जब अध्ययन के परिणाम दुर्लभ होते हैं, मान लें कि अध्ययन के 10% से कम विषय हैं, तो ऑड्स अनुपात सापेक्ष जोखिमों का अनुमान लगा सकते हैं, लेकिन अन्यथा, ऑड्स अनुपातों को अधिक अनुमानित किया जाता है। 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 (वॉहोल्डर, 1986) द्वारा संभावित कन्फ़्यूडर 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, आउट पेशेंट एचसीक्यू के उपयोग के आरसीटी प्रकाशित होने लगे। एक सामान्य बात यह है कि कालेब स्किपर एट अल द्वारा। (2020)। इस परीक्षण का प्राथमिक समापन बिंदु 14 दिनों में समग्र स्व-रिपोर्ट की गई लक्षण गंभीरता में बदलाव था। यह व्यक्तिपरक समापन बिंदु थोड़ा महामारी महत्व का था, विशेष रूप से यह देखते हुए कि इस शोध समूह द्वारा अध्ययन किए गए विषय मध्यम रूप से यह बताने में सक्षम थे कि क्या वे परीक्षण के एचसीक्यू या प्लेसीबो हथियारों में थे (राजसिंघम एट अल।, 2021) और इस प्रकार स्व- रिपोर्ट किए गए परिणाम सभी दवा हथियारों के लिए अंधे नहीं थे। अपने सांख्यिकीय विश्लेषणों से, लेखकों ने उचित रूप से निष्कर्ष निकाला है कि "हाइड्रॉक्सीक्लोरोक्वीन ने शुरुआती, हल्के कोविड-19 वाले बाह्य रोगियों में लक्षण गंभीरता को काफी हद तक कम नहीं किया है।" हालाँकि, सामान्य मीडिया ने इस अध्ययन को यह दिखाते हुए रिपोर्ट किया कि "हाइड्रॉक्सीक्लोरोक्वीन काम नहीं करता है।" उदाहरण के लिए, जेन क्रिस्टेंसेन (2020) में सीएनएन स्वास्थ्य इस अध्ययन के बारे में कहा, “मेडिकल जर्नल में गुरुवार को प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, मलेरिया-रोधी दवा हाइड्रोक्सीक्लोरोक्वीन ने हल्के कोविड-19 लक्षणों वाले गैर-अस्पताल में भर्ती मरीजों को लाभ नहीं पहुंचाया, जिनका उनके संक्रमण में जल्दी इलाज किया गया था। आंतरिक चिकित्सा के इतिहास". 

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 कोविड-19 आपातकाल को समाप्त करने के लिए तीसरी बार मतदान किया, फिर भी राष्ट्रपति बिडेन ने कहा कि वह पुनरावृत्ति के "डर" के कारण उपाय को वीटो कर देंगे। केस नंबर. मेरे सहयोगियों और मैंने लगभग एक साल पहले तर्क दिया था कि महामारी आपातकाल समाप्त हो गया था (Risch et al., 2022), फिर भी "आपातकाल" की आड़ में मानवाधिकारों के दमन को सही ठहराने के लिए मामले पर नकली निर्भरता बेरोकटोक 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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ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
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  • हार्वे रिस्क

    हार्वे रिस्क, ब्राउनस्टोन संस्थान में वरिष्ठ विद्वान, एक चिकित्सक और येल स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ और येल स्कूल ऑफ मेडिसिन में महामारी विज्ञान के प्रोफेसर एमेरिटस हैं। उनके मुख्य अनुसंधान हित कैंसर एटियलजि, रोकथाम और शीघ्र निदान, और महामारी विज्ञान के तरीकों में हैं।

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