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विज्ञान की गलत अवधारणा: कैसे कोविड युग ने समझ को बर्बाद कर दिया

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"विज्ञान पर भरोसा करें" और "विज्ञान का पालन करें" मंत्रों को मीडिया एयरवेव्स पर, प्रिंट में और मीडिया पर लगातार दोहराया गया है। इंटरनेट अब लगभग तीन वर्षों से चुनिंदा वैज्ञानिकों, राजनेताओं और पत्रकारों द्वारा, लेकिन क्या इन दावों ने वैज्ञानिक प्रगति के लिए राजनीतिक लाभ को भ्रमित कर दिया है? दूसरे शब्दों में, क्या ये महामारी संबंधी शब्द ध्वनि वैज्ञानिक तर्क का प्रतिनिधित्व करते हैं या क्या वे वैज्ञानिक जांच के स्वीकृत मार्ग के बारे में गलत धारणाओं का उत्पाद हैं?

बड़ा मुद्दा यह है कि इन buzzwords का उपयोग अनुसंधान कैसे करता है और कैसे संचालित करना चाहिए, इस संबंध में गहरी वैज्ञानिक भ्रांतियों को कम कर सकता है। मैं विज्ञान की ऐसी तीन संभावित भ्रांतियों पर चर्चा करता हूं और वर्तमान महामारी से उनके संबंध की व्याख्या करता हूं। 

गलत धारणा # 1: विज्ञान आपको बताता है कि क्या करना है

"विज्ञान का पालन करें" के दिल में यह विचार है कि वैज्ञानिक अनुसंधान लोगों को निर्देश देता है कि प्रयोग के परिणामी डेटा को कैसे आगे बढ़ाया जाए - यदि X पाया जाता है, तो आपको Y. गेब्रियल बाउर को करना चाहिए ब्राउनस्टोन संस्थान मुख्य रूप से इस तथ्य पर ध्यान केंद्रित करते हुए इस भ्रामक तर्क पर चर्चा करता है कि लोग, न कि वायरस या शोध निष्कर्ष, निर्णय लेते हैं और वे निर्णय मूल्यों पर आधारित होते हैं। लेकिन कोई कह सकता है, विज्ञान डेटा प्रदान करता है और यह जानने में डेटा अभिन्न है कि क्या करना है; इसलिए, विज्ञान लोगों को बताता है कि कैसे कार्य करना है। 

यद्यपि विज्ञान डेटा प्रदान करता है और हां, यह व्यक्तिगत और राजनीतिक निर्णय लेने के लिए "डेटा संचालित" होने के लिए समझ में आता है, यह इसका पालन नहीं करता है कि डेटा अकेले मुझे या आपको या किसी को भी एक या दूसरे तरीके से कार्य करने का निर्देश देता है। यदि आप जानते हैं कि बाहर बारिश हो रही है, तो क्या केवल यही तथ्य आपको बताता है: एक छाता लाओ, रेनकोट पहनो, गलाश पहनो, उपरोक्त सभी, उपरोक्त में से कोई नहीं?

निर्वात में तथ्य यह निर्देश नहीं हैं कि कैसे कार्य किया जाए; बल्कि वे हमें सूचित करते हैं कि हमारी पृष्ठभूमि के विश्वासों और मूल्यों को देखते हुए क्या बेहतर है। अगर आपको अपनी सुबह की दौड़ में भीगने से कोई आपत्ति नहीं है, तो आपका पहनावा किसी ऐसे व्यक्ति से अलग होगा, जो अपने कपड़ों को पानी के नुकसान से डरता है। दोनों ही सूरतों में लोगों को ठीक एक ही बात पता है - बारिश हो रही है - लेकिन वे एक ही नतीजे पर नहीं पहुँचते। ऐसा इसलिए है क्योंकि डेटा ऑर्डर नहीं देता है; यह सूचित करता है और मार्गदर्शन के लिए एक आधार प्रदान करता है। 

चूंकि डेटा - जो कि वैज्ञानिक अनुसंधान के दौरान प्राप्त होता है - निर्णय लेने की जानकारी देता है, यह महत्वपूर्ण है कि निर्णय लेने वाले दलों के पास उपयोग करने के लिए गुणवत्तापूर्ण वैज्ञानिक डेटा हो। ऐसा होने का एक तरीका प्रतिभागियों के रूप में अनुसंधान में संबंधित पक्षों को शामिल करना है। जब संबंधित पक्षों को शोध में शामिल नहीं किया जाता है तो प्राप्त डेटा उनके लिए सीमित उपयोग का होता है। कोविड-19 के तीसरे चरण का असरदार परीक्षण इसका एक उदाहरण है। बीएनटी१६२बी२ और एमआरएनए-1273 परीक्षणों में गर्भवती और स्तनपान कराने वाली महिलाओं को शामिल नहीं किया गया; इस प्रकार इन व्यक्तियों के लिए कोई वैज्ञानिक प्रमाण नहीं था जिसका उपयोग वे टीकाकरण करने या न करने के अपने निर्णय लेने के लिए करते थे - टीके की प्रभावकारिता या सुरक्षा पर कोई डेटा नहीं। 

हैरियट वैन स्पैल, में यूरोपीय हार्ट जर्नल, ने टिप्पणी की है कि यह कदम अनुचित था क्योंकि इस बात का कोई सबूत नहीं था कि टीकों से गर्भवती महिलाओं या उनके बच्चे को अनुचित नुकसान होगा। वह और क्या है पढ़ाई यह भी दिखाना शुरू किया कि गर्भवती महिलाओं को समान उम्र के गैर-गर्भवती व्यक्तियों की तुलना में गंभीर कोविड-19 का अधिक खतरा था; इसका अर्थ है कि यदि किसी समूह को टीकाकरण की प्रभावकारिता पर वैज्ञानिक डेटा की आवश्यकता होती है तो यह नकारात्मक परिणामों के उच्चतम जोखिम वाले समूह होंगे। 

में प्रकाशित हन्ना और सहकर्मियों का हालिया डेटा जामा बाल रोग ने दिखाया कि लगभग 45% प्रतिभागियों ने स्तन के दूध के नमूने प्रदान किए जिनमें वैक्सीन mRNA शामिल था - यह संभव है कि गर्भवती और स्तनपान कराने वाली महिलाओं को टीकाकरण करने या न करने का निर्णय लेने से पहले यह जानने से लाभ हुआ होगा। 

"विज्ञान का पालन" करने के लिए तब एक विश्वास होना चाहिए कि वैज्ञानिक अनुसंधान को किसी मुद्दे के संबंध में सूचित करना चाहिए और किसी को यह नहीं बताना चाहिए कि क्या करना है - क्योंकि वह ऐसा नहीं कर सकता। विज्ञान तथ्य और आंकड़े प्रदान करता है, निर्देश या आदेश नहीं। चूंकि अनुसंधान तथ्य प्रदान करता है, यह मौलिक है कि वे तथ्य निर्णय लेने वाले व्यक्तियों पर लागू होते हैं और यह जानना बेहद मुश्किल हो जाता है कि क्या जनसांख्यिकीय जिससे आप संबंधित हैं, को भाग लेने से बाहर रखा गया है - डेटा को अनुपयुक्त प्रदान करना। प्रासंगिक जनसांख्यिकी को विज्ञान में शामिल नहीं किए जाने पर "विज्ञान का पालन करें" बोलना कठिन है। इन व्यक्तियों का वास्तव में क्या अनुसरण करने का इरादा है? 

भ्रांति #2: विज्ञान मूल्य-मुक्त है

वैज्ञानिक जांच के संबंध में एक और संभावित गलत धारणा यह है कि शोधकर्ता अपने मूल्यों को दरवाजे पर छोड़ देते हैं और आचरण करते हैं मूल्य मुक्त अनुसंधान। विद्वानों की सेटिंग में इस स्थिति को, जिसे अक्सर मूल्य-मुक्त आदर्श के रूप में संदर्भित किया जाता है, अस्थिर होने का दावा किया गया है क्योंकि मूल्य वैज्ञानिक पद्धति के विभिन्न चरणों में आते हैं।

थॉमस कुह्न की किताब से एक विहित उदाहरण आता है वैज्ञानिक क्रांतियों का खाका, जहां उनका तर्क है कि शोधकर्ताओं को एक सिद्धांत से दूसरे सिद्धांत का समर्थन करने के लिए धकेलने और खींचने के लिए केवल वैज्ञानिक साक्ष्य से कहीं अधिक उपयोग किया जाता है। एक अधिक समकालीन उदाहरण हीदर डगलस की अपनी पुस्तक में है विज्ञान, नीति और मूल्य-मुक्त आदर्श जहां वह तर्क देती है कि सामाजिक और नैतिक मूल्य विज्ञान के उत्पादन और प्रसार में एक भूमिका निभाते हैं। 

विद्वानों के बीच पिछली बहस इस बात पर केंद्रित थी कि क्या विज्ञान में मूल्यों का अस्तित्व होना चाहिए, लेकिन अधिक समकालीन बहस इस बात पर केंद्रित है कि किस प्रकार के मूल्यों का अस्तित्व होना चाहिए। कुह्न और उनके जैसे विचारों का तर्क है कि सत्य की खोज या ज्ञान-मीमांसा मूल्यों को शामिल किया जाना चाहिए: वे मूल्य जो डेटा को समझने और निकालने के लिए उचित निष्कर्ष चुनने में सहायता करते हैं। जबकि डगलस और इसी तरह के विचार यह मानते हैं कि अतिरिक्त मूल्य जैसे नैतिक सरोकार विज्ञान का भी अभिन्न अंग होने चाहिए। भले ही, यह निष्कर्ष निकालने के लिए वर्तमान में अनुपलब्ध स्थिति बनी हुई है - हालांकि मान लिया गया - विज्ञान का हिस्सा होना चाहिए और होना चाहिए। यह आवश्यक रूप से प्रभावित करता है कि विज्ञान क्या और कैसे किया जाता है। 

व्यक्तियों के यह मानने का एक कारण है कि मूल्यों का विज्ञान से कोई लेना-देना नहीं है, क्योंकि अनुसंधान वस्तुनिष्ठ होना चाहिए और किसी एक व्यक्ति की व्यक्तिपरक मान्यताओं के दायरे से बाहर होना चाहिए - अनिवार्य रूप से वैज्ञानिकों के पास कहीं से भी एक दृष्टिकोण नहीं होना चाहिए। हालाँकि, यह तर्क स्टेशन से बाहर निकलते ही मुश्किल में पड़ जाता है। आइए हम प्रेरणा के लिए विषय पर शोध करें।

आम लोगों के लिए संभावित रूप से अनभिज्ञ, शोधकर्ता इस बात पर नियंत्रण रखते हैं कि वे क्या अध्ययन करते हैं, वे इसका अध्ययन कैसे करते हैं, परिणामी डेटा कैसे एकत्र और विश्लेषण किया जाता है, और अनुभवजन्य परिणामों की रिपोर्ट कैसे की जाती है। वास्तव में, विचर्ट्स और उनके सहयोगियों द्वारा प्रकाशित एक लेख मनोविज्ञान में सीमाएं स्वतंत्रता की 34 डिग्री (अनुसंधान के भीतर क्षेत्र) का वर्णन करता है कि शोधकर्ता किसी भी तरह से हेरफेर कर सकते हैं। स्वतंत्रता की इन डिग्रियों को भी आसानी से शोषित दिखाया गया है - क्या शोधकर्ताओं को - द्वारा निर्णय लेना चाहिए सीमन्स और सहयोगियों जिन्होंने दो नकली प्रयोग किए जिसमें उन्होंने दिखाया कि यदि प्रयोग एक विशेष तरीके से किया जाता है तो वास्तव में बेहूदा परिकल्पनाओं को साक्ष्य द्वारा समर्थित किया जा सकता है।

यह भी दिखाया गया है कि किसी के ज्योतिष हस्ताक्षर किसी के स्वास्थ्य में भूमिका निभाता है - लेकिन निश्चित रूप से यह स्वतंत्रता की डिग्री के शोषण के परिणामस्वरूप हुआ, अर्थात् कई, गैर-निर्धारित परिकल्पनाओं का परीक्षण। कुछ निश्चित परिणाम प्राप्त करना वैज्ञानिक जांच का कार्य नहीं हो सकता है, बल्कि संभावित रूप से उन मूल्यों पर आधारित होता है जो शोधकर्ता अपनी जांच में आयात करते हैं। 

यह सब ठीक और अच्छा हो सकता है, लेकिन वास्तव में मूल्यों का शोधकर्ता की स्वतंत्रता की डिग्री पर क्या प्रभाव पड़ता है - शोधकर्ता के नियंत्रण में प्रयोग के वे पहलू? शुरुआत करने वालों के लिए, कल्पना कीजिए कि आप एक वैज्ञानिक हैं। आपको सबसे पहले यह सोचना होगा कि आप क्या शोध करना चाहते हैं। आप कोई ऐसा विषय चुन सकते हैं जिसमें आपकी रुचि हो और जो विषय की वर्तमान समझ का विस्तार करे। लेकिन आप एक ऐसे विषय की ओर आकर्षित हो सकते हैं जो दूसरों की भलाई से संबंधित है क्योंकि आप लोगों की ज़रूरत में मदद करने को महत्व देते हैं।

चाहे आप पूर्व या बाद के विषय को चुनते हैं, आपने ऐसा मूल्यों, ज्ञानशास्त्र - ज्ञान निर्माण, या नैतिक - सही करने के कारणों के लिए किया है। प्रयोग किस पर किया जाएगा, प्रयोग कैसे आगे बढ़ेगा, कौन सा डेटा एकत्र किया जाता है, डेटा का विश्लेषण कैसे किया जाता है, और डेटा को क्या/कैसे रिपोर्ट किया जाएगा, उसी तरह के तर्क से पता चलेगा। 

इसका एक उदाहरण चरण III के कुछ वैक्सीन परीक्षणों से छोटे बच्चों को बाहर करना है: 18 वर्ष से कम आयु के व्यक्तियों को बाहर रखा गया था। इसका एक कारण यह हो सकता है कि शोधकर्ताओं के पास यह मानने का कारण था कि अगर बच्चों को शामिल किया गया तो उन्हें नुकसान का अनुचित जोखिम होगा। नुकसान को रोकने के नैतिक मूल्य को सीखने के महामारी मूल्य के बहिष्करण के लिए प्राथमिकता दी गई थी कि बच्चों में टीके कितने प्रभावशाली होंगे। यह तर्क गर्भवती और स्तनपान कराने वाली महिलाओं के साथ-साथ प्रतिरक्षा में अक्षम व्यक्तियों के बहिष्करण पर भी लागू हो सकता है। 

इसके अतिरिक्त, मूल्यों को टीके के परीक्षणों में समापन बिंदुओं के चुनाव में भी देखा जा सकता है। पीटर दोशी के अनुसार ब्रिटिश मेडिकल जेपत्रिका, प्राथमिक समापन बिंदु - जो शोधकर्ता मुख्य रूप से समझने के लिए चिंतित थे - तीसरे चरण के परीक्षणों के लिए रोगसूचक संक्रमण की रोकथाम थी। महत्वपूर्ण रूप से, वायरस के संचरण - टीकाकृत से टीकाकृत, या बिना टीकाकृत, या बिना टीकाकृत, या बिना टीकाकरण के टीकाकरण - इन परीक्षणों में अध्ययन नहीं किया गया था। 

हाल ही में, जेनाइन स्माल, विकसित बाजारों के अध्यक्ष, फाइजर ने टिप्पणी की कि फाइजर के टीके को बाजार में जारी किए जाने से पहले संचरण को रोकने के लिए परीक्षण नहीं किया गया था। चूंकि टीकों ने बाजार में प्रवेश किया है, साक्ष्य से पता चलता है कि वे संचरण को रोकने के लिए प्रतीत नहीं होते हैं क्योंकि वायरल लोड जो टीकाकृत और गैर-टीकाकृत दोनों व्यक्तियों में जमा हो सकता है, समान है, जैसा कि में खोजा गया है। नेचर मेडिसिन. में प्रकाशित शोध भी न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ एमएडिसिन इससे पता चलता है कि टीकाकरण संचरण रिपोर्ट को कम करता है कि यह कमी टीकाकरण के 12 सप्ताह बाद तक कम हो जाती है, जहां संचरण गैर-टीकाकरण के समान हो जाता है। 

एक बार और हम देख सकते हैं कि यह अध्ययन करने का विकल्प कि क्या टीके संचरण, या मृत्यु, या अस्पताल में भर्ती होने, या तीव्र संक्रमण को रोकते हैं, परीक्षण चलाने वालों पर निर्भर है, और ये निर्णय मूल्यों पर आधारित होते हैं। उदाहरण के लिए, स्मॉल ने टिप्पणी की कि फाइजर को "बाजार में क्या हो रहा है, यह समझने के लिए विज्ञान की गति से आगे बढ़ना होगा।" इस प्रकार एक अछूते बाजार में पूंजीकरण से उत्पन्न होने वाले मूल्य हो सकते हैं जो अनुसंधान को उसके द्वारा किए गए समापन बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए उन्मुख करते हैं। 

कोविड-19 के दौरान जो विज्ञान प्रदर्शित किया गया है, उसका अक्सर एक व्यावहारिक अंतिम लक्ष्य होता है। आमतौर पर इसका मतलब वायरस से निपटने में सहायता के लिए जनता को सलाह या उत्पाद प्रदान करना था। इसका नकारात्मक पक्ष यह है कि अनुसंधान काफी तेजी से आगे बढ़ा है, संभावित रूप से क्योंकि सूचना और सहायक उत्पादों की गति को गहराई से महत्व दिया गया है। उदाहरण के लिए बीएनटी१६२बी२ और एमआरएनए-1273 तीसरे चरण के परीक्षणों में लगभग दो महीने की प्रारंभिक अनुवर्ती अवधि थी, लेकिन इन दोनों परीक्षणों ने कहा कि दो वर्षों का अनुवर्ती अनुवर्ती निर्धारित किया गया था। दो साल और दो महीने नहीं अधिक से मार्गदर्शन के साथ गठबंधन किया है एफडीए इस मुद्दे पर, जो कि प्रभावकारिता और प्रतिकूल प्रतिक्रियाओं का पता लगाने के लिए तीसरे चरण के परीक्षणों को एक से चार साल तक चलना चाहिए। हो सकता है कि इस तेज़ी को प्राथमिकता दी गई हो क्योंकि लोग वास्तव में त्वरित पहुँच से लाभान्वित हो सकते थे। हालाँकि, इस तेज़ी को वित्तीय लाभ या अन्य कम नैतिक आधारों से उत्पन्न कारणों के लिए भी प्राथमिकता दी जा सकती थी। 

अनुसंधान की गति के तर्क के बावजूद, अध्ययन किए गए चर, और जनसांख्यिकी को बाहर रखा गया, जो स्पष्ट होना चाहिए वह यह है कि विज्ञान में - बेहतर या बदतर के लिए - व्यक्तिगत मूल्य शामिल हैं। इसका मतलब यह है कि वैज्ञानिक और "विज्ञान का पालन करने वाले" दोनों मूल्य-आधारित निर्णय ले रहे हैं, हालांकि "डेटा संचालित" ऐसे निर्णय किए जाते हैं। कहने का मतलब यह है कि किया जा रहा शोध वस्तुनिष्ठ नहीं है, बल्कि इसमें शोधकर्ता के पास व्यक्तिपरक मूल्य हैं। 

गलत धारणा #3: विज्ञान निष्पक्ष है

महामारी के दौरान मैंने व्यक्तियों को जोर से कहते सुना है कि आम लोगों को "विज्ञान पर भरोसा करना चाहिए", जो मुझे लगातार अजीब लगता है क्योंकि वैज्ञानिक साहित्य का परिदृश्य उल्लेखनीय रूप से विभाजित है। इस प्रकार मैं या कोई और किस विज्ञान पर पूरे दिल से भरोसा करने वाला है? में नाओमी ओरेस्केस द्वारा एक नुकीले लेख में अमेरिकी वैज्ञानिक, वह बताती हैं कि विज्ञान "सीखने और खोजने की प्रक्रिया" है। अधिक मोटे तौर पर यह प्रक्रिया फिट और शुरू होती है और इसकी प्रगति में रैखिक नहीं है बल्कि इधर-उधर चलती है और कभी-कभी यूरेका क्षणों पर निर्भर करती है जो अप्रत्याशित थे।

ऑरेस्कस का मुख्य बिंदु यह है कि जो लोग दावा करते हैं कि "विज्ञान सही है" गलत हैं क्योंकि वे मौलिक रूप से गलत समझते हैं कि विज्ञान कैसे काम करता है। एक अध्ययन कुछ भी "साबित" नहीं करता है, और सत्ता में बैठे लोगों द्वारा सनसनीखेज होने के आधार पर राजनीतिक विज्ञान सही नहीं है। यह इस प्रकार है कि यदि संदेहवाद वैज्ञानिक प्रमाणों को पूरा करने का सही तरीका है, तो लोगों को शायद ही "विज्ञान पर भरोसा" न करने के लिए डांटा जाना चाहिए क्योंकि यह सही रवैया है। 

यह मेरी गलत धारणा # 3 में हेराल्ड है क्योंकि "विज्ञान पर भरोसा" करने वाले व्यक्तियों का मानना ​​​​है कि विज्ञान और इसकी प्रस्तुति निष्पक्ष है। वास्तविकता यह है कि विज्ञान में अक्सर असहमत विशेषज्ञों की भरमार होती है, कुछ जो यह बताते हैं कि सिद्धांत X सिद्धांत Y से बेहतर है, जबकि अन्य शिकायत करते हैं कि यह सत्य है। परिणाम यह है कि अतिरिक्त अनुभवजन्य कार्य की आवश्यकता है ताकि प्रत्येक सिद्धांत के विवरण को उजागर किया जा सके और प्रयोगात्मक और तार्किक रूप से दिखाया जा सके कि एक सिद्धांत वास्तव में श्रेष्ठ क्यों है। पक्षपात हालांकि इस प्रक्रिया में दो स्तरों पर हो सकता है: शोधकर्ता जानबूझकर या अनजाने में ऐसे प्रयोगों का निर्माण कर सकते हैं जिनका उद्देश्य किसी परिकल्पना का पक्ष लेना या किसी अन्य परिकल्पना को नीचा दिखाना है; यह विज्ञान की प्रस्तुति में भी प्रवेश कर सकता है - जहां बहस के एक पक्ष को ऐसे प्रस्तुत किया जाता है जैसे कि कोई बहस मौजूद ही नहीं है। 

पूर्वाग्रह के पहले स्तर के संबंध में, स्वयं अनुसंधान के, सबसे मार्मिक उदाहरण धन स्रोतों से उत्पन्न होते हैं जहां यह कई डोमेन में पाया गया है कि उद्योग प्रायोजित परीक्षण अधिक अनुकूल परिणाम उत्पन्न करते हैं। उदाहरण के लिए, में प्रकाशित एक विश्लेषण गहन चिकित्सा लुंध और उनके सहयोगियों द्वारा संचालित निष्कर्ष निकाला, "विनिर्माण कंपनियों द्वारा प्रायोजित दवा और उपकरण अध्ययनों में अन्य स्रोतों द्वारा प्रायोजित अध्ययनों की तुलना में अधिक अनुकूल प्रभावकारिता परिणाम और निष्कर्ष हैं।"

इसी तरह, में प्रकाशित एक अध्ययन जामा आंतरिक चिकित्सा दिखाया गया है कि चीनी (सुक्रोज) पर उद्योग-प्रायोजित अध्ययनों ने कोरोनरी हृदय रोग में अपनी भूमिका को कम कर दिया और वसा और कोलेस्ट्रॉल को जिम्मेदार ठहराया। लेखक यहां तक ​​कहते हैं, "नीति निर्माण समितियों को खाद्य उद्योग-वित्त पोषित अध्ययनों को कम वजन देने पर विचार करना चाहिए" और इसके बजाय अन्य शोधों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो हृदय रोग पर अतिरिक्त शर्करा के प्रभाव को गंभीरता से लेते हैं। 

यह एक स्पष्ट बिंदु हो सकता है, कि एक अध्ययन के परिणाम में वित्तीय रुचि रखने वाले लोग सकारात्मक परिणाम सुनिश्चित करने के लिए कुछ कर सकते हैं, लेकिन हालांकि यह बात स्पष्ट है कि इसका समर्थन करने के लिए शोध है। इस बिंदु पर अधिक, अगर यह इतना स्पष्ट है, तो यह कैसे हो सकता है कि जब अरबों डॉलर दांव पर हों तो वैक्सीन और एंटीवायरल मार्केट स्पेस के लिए होड़ करने वाली दवा कंपनियां पूर्वाग्रह के परिणामों के लिए काम नहीं कर सकती हैं?

फाइजर के तीसरे चरण के टीके के परीक्षण में पूर्वाग्रह के संभावित स्रोत को ब्रूक जैक्सन ने समझाया है, जिन्होंने द ब्रिटिश मेडिकल जेपत्रिका वेंटाविया रिसर्च ग्रुप द्वारा की गई त्रुटियों के बारे में, जिसे टीके के परीक्षण का काम सौंपा गया था। जैक्सन के अनुसार कुछ त्रुटियों में शामिल हैं: "प्रतिकूल घटनाओं का अनुभव करने वाले रोगियों के समय पर अनुवर्ती कार्रवाई की कमी," "टीकों को उचित तापमान पर संग्रहीत नहीं किया जा रहा है," और "दूसरों के बीच गलत लेबल किए गए नमूने"। अनुसंधान करने में एकमुश्त त्रुटियां परिणामों को पूर्वाग्रहित करने की क्षमता रखती हैं क्योंकि प्राप्त डेटा में की गई त्रुटियों को दर्शाया जा सकता है न कि अध्ययन किए गए चरों के प्रभाव को। 

संभावित पूर्वाग्रह का एक और उदाहरण दूसरों पर कुछ सांख्यिकीय उपायों का उपयोग है। में प्रकाशित एक लेख में ओलियारो और उनके सहयोगियों के अनुसार द लैंसेट माइक्रोब टीके के परीक्षणों ने सापेक्ष जोखिम में कमी को नियोजित किया जिसने प्रभावकारिता के लिए टीकों को उच्च अंक दिए। हालांकि, अगर उन्होंने पूर्ण जोखिम में कमी का इस्तेमाल किया होता, तो मापा गया प्रभाव बहुत कम होता।

उदाहरण के लिए, लेखक "फाइजर-बायोएनटेक के लिए 95% के सापेक्ष जोखिम में कमी, मॉडर्न-एनआईएच के लिए 94%, गामालेया के लिए 91%, जम्मू-कश्मीर के लिए 67% और एस्ट्राजेनेका-ऑक्सफोर्ड टीकों के लिए 67% पर ध्यान देते हैं। ” और जब पूर्ण जोखिम में कमी का उपयोग किया जाता है, तो प्रभावकारिता काफी हद तक गिर जाती है, "एस्ट्राजेनेका-ऑक्सफोर्ड के लिए 1.3%, मॉडर्न-एनआईएच के लिए 1.2%, जेएंडजे के लिए 1.2%, गामालेया के लिए 0.93%, और फाइजर-बायोएनटेक टीकों के लिए 0.84% ।” 

पूर्वाग्रह के अलावा जो अनुभवजन्य अनुसंधान के दौरान पेश किया जा सकता है वह पूर्वाग्रह है जो मीडिया, वैज्ञानिकों और राजनेताओं द्वारा विज्ञान के प्रतिनिधित्व के कारण हो सकता है। इस तथ्य के बावजूद कि वैज्ञानिक साहित्य व्यवस्थित नहीं है, जो बाहर देख रहे हैं - संभावित रूप से शोधकर्ताओं की सहायता से - जनता को पेश करने के लिए अनुभवजन्य जानकारी चुनें। यह विधि सूचना का चयन करने वालों को एक ऐसी तस्वीर बनाने की अनुमति देती है जो एक विशेष कथा के अनुरूप हो न कि वास्तविक वैज्ञानिक परिदृश्य के लिए। महत्वपूर्ण रूप से इस तरह के पूर्वाग्रह से ऐसा प्रतीत होता है जैसे कि अनुसंधान निश्चित है; यह "विज्ञान पर भरोसा करें" के विचार को आगे बढ़ाता है। 

इसका एक उदाहरण यह है कि सरकारें वैक्सीन बूस्टर कार्यक्रमों को विभिन्न तरीकों से संचालित कर रही हैं। सीडीसी संयुक्त राज्य अमेरिका में सिफारिश की जाती है कि पांच और उससे अधिक उम्र के लोगों को बूस्टर मिलना चाहिए यदि उनका अंतिम टीकाकरण कम से कम दो महीने पहले हुआ हो। इसी प्रकार, में कनाडा यह सिफारिश की जाती है, कुछ परिस्थितियों में, कि व्यक्तियों को उनके अंतिम टीकाकरण के तीन महीने बाद बूस्टर मिलना चाहिए।

ये सिफारिशें इसके बिल्कुल विपरीत हैं डेनमार्क जहां सिफारिश इस प्रकार है, “उम्र के साथ कोविड-19 से गंभीर रूप से बीमार होने का जोखिम बढ़ जाता है। इसलिए, जो लोग 50 वर्ष की आयु तक पहुंच चुके हैं और विशेष रूप से कमजोर लोगों को टीकाकरण की पेशकश की जाएगी।" इन देशों के पास समान डेटा तक पहुंच है, लेकिन उन्होंने अपने नागरिकों के लिए विपरीत अनुशंसाओं को चुना है - ये सभी कथित रूप से विज्ञान पर आधारित हैं। 

इसके अलावा, स्वीकृत कोविड-19 टीकों के संबंध में "सुरक्षित और प्रभावी" का नारा भी अनुसंधान की प्रस्तुति में पूर्वाग्रह का एक उदाहरण हो सकता है क्योंकि कनाडा के वैज्ञानिकों के एक समूह ने हाल ही में एक लेख लिखा है। पत्र कनाडा के मुख्य सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारी और स्वास्थ्य मंत्री को टीकाकरण के जोखिमों और अनिश्चितताओं के बारे में अधिक पारदर्शिता की मांग करते हुए।

संक्षेप में, पत्र स्पष्ट करता है कि इन वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि कनाडा सरकार ने कनाडा के नागरिकों को ठीक से सूचित नहीं किया है। इस आरोप के बावजूद, स्वास्थ्य कनाडा कहा गया है, “सभी COVID-19 टीके कनाडा में अधिकृत हैं सुरक्षित, प्रभावी और उच्च गुणवत्ता वाले साबित हुए हैं(मूल में बोल्ड), और सीमा के दक्षिण में सीडीसी नोट करता है कि, “COVID-19 टीके हैं सुरक्षित और प्रभावी” (मूल में बोल्ड)। कम से कम कुछ वैज्ञानिक तब मानते हैं कि नागरिकों को उचित रूप से सूचित और पक्षपाती नहीं होने के लिए अतिरिक्त वैज्ञानिक प्रवचन आवश्यक है, लेकिन वर्तमान में नागरिकों द्वारा प्राप्त किए जा रहे संदेश इसे प्रतिबिंबित नहीं करते हैं। 

दूसरा उदाहरण संचरण का है। द्वारा इसकी सूचना दी गई है सीबीसी कि टीके वास्तव में संचरण को रोकते हैं, लेकिन जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, ऐसा नहीं है। अधिक दिलचस्प बात यह है कि जिस समय टीकों ने बाजार में प्रवेश किया, शोधकर्ताओं ने सिद्धांत दिया कि कार्रवाई के तंत्र के आधार पर यह संभावना नहीं होगी कि टीके रोग को रोक सकते हैं। संचरण

विज्ञान, इसके अभ्यास और प्रसार में किसी भी समय पक्षपात करने की क्षमता है और यह एक गलती होगी, जैसा कि ओरेस्कस द्वारा बताया गया है कि विज्ञान सही है क्योंकि यह कैसे किया जाता है या कौन शामिल था या किसने प्रस्तुत किया है निष्कर्ष। इस तरह के दावों के बावजूद, कोविड-19 महामारी ने "विज्ञान पर भरोसा करें" के नारे के साथ स्वस्थ संशयवाद के वांछित परिप्रेक्ष्य को अंधाधुंध स्वीकृति में बदल दिया है। किसी भी डेटा की ऐसी गैर-महत्वपूर्ण स्वीकृति, अकेले "विज्ञान की गति" पर होने वाले शोध को विराम देना चाहिए। विज्ञान तब आगे बढ़ता है जब आपत्तियां की जाती हैं और परिकल्पनाएं ठीक-ठाक होती हैं, न कि तब जब समझौता सिर्फ इसलिए होता है क्योंकि एक प्राधिकरण ने ऐसा करने का आदेश दिया है। 

भ्रांतियों को पहचानना

गलत धारणाएं उन संभावित तरीकों का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिनमें लोगों ने वैज्ञानिक अनुसंधान और महामारी के दौरान इसके उपयोग को गलत तरीके से देखा है और खोजों की प्रस्तुति और गति के साथ नियोजित मंत्रों को प्रतिबिंबित करते हैं। इन भ्रांतियों की मान्यता को एक अधिक ठोस आधार प्रदान करना चाहिए जिससे वैज्ञानिक दावों की सत्यता, नारों की आवश्यकता और वैज्ञानिक अनुसंधान की कठोरता का न्याय किया जा सके। सूचित किया जाना इस महामारी के माध्यम से आगे बढ़ने और समाप्त करने का पसंदीदा तरीका होना चाहिए, लेकिन सूचित होने के लिए गलत धारणाओं की प्राप्ति और अलग तरीके से सोचने की जानकारी की आवश्यकता होती है।



ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
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Author

  • थॉमस मिलोवाक

    थॉमस मिलोवाक एप्लाइड फिलॉसफी में पीएचडी उम्मीदवार हैं; उनका शोध प्रबंध पर्यावरणीय बायोएथिक्स के लेंस के माध्यम से मूल्यांकन किए गए अति-निर्धारित दवाओं के मानव और पर्यावरणीय प्रभाव को समझने पर केंद्रित है।

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