Nauka błędnie rozumiana: jak epoka Covid zniszczyła zrozumienie

„Zaufaj nauce” i „Podążaj za nauką” to mantry nieustannie powtarzane w mediach, w druku i na Internet przez wybranych naukowców, polityków i dziennikarzy od prawie trzech lat, ale czy te twierdzenia mylą polityczne korzyści dla postępu naukowego? Innymi słowy, czy te modne hasła związane z pandemią reprezentują zdrowe rozumowanie naukowe, czy też są one wynikiem błędnych przekonań dotyczących przyjętej ścieżki badań naukowych?

Większym problemem jest to, że użycie tych modnych słów może leżeć u podstaw głębszych naukowych nieporozumień w odniesieniu do tego, jak badania działają i powinny działać. Omawiam trzy takie potencjalne błędne koncepcje nauki i wyjaśniam ich związek z obecną pandemią. 

Błędne przekonanie nr 1: Nauka mówi ci, co robić

Sednem „Podążaj za nauką” jest idea, że ​​badania naukowe instruują ludzi, jak postępować, biorąc pod uwagę dane wynikowe eksperymentu – jeśli X zostanie znaleziony, musisz zrobić Y. Gabrielle Bauer dla Instytut Brownstone omawia to błędne rozumowanie, skupiając się głównie na fakcie, że ludzie, a nie wirusy czy wyniki badań, podejmują decyzje i że decyzje te są oparte na wartościach. Można jednak powiedzieć, że nauka dostarcza danych i że dane są integralną częścią wiedzy o tym, co robić; dlatego nauka mówi ludziom, jak mają postępować. 

Chociaż nauka dostarcza danych i tak, ma sens, aby decyzje osobiste i polityczne były „oparte na danych”, nie wynika z tego, że same dane instruują mnie, ciebie lub kogokolwiek do działania w taki czy inny sposób. Jeśli wiesz, że na dworze pada deszcz, czy sam ten fakt każe ci: przynieść parasol, założyć płaszcz przeciwdeszczowy, założyć kalosze, wszystkie powyższe, żadne z powyższych?

Fakty w próżni nie są instrukcjami, jak postępować; raczej informują nas o tym, co jest lepsze, biorąc pod uwagę nasze przekonania i wartości. Jeśli nie masz nic przeciwko zmoczeniu się podczas porannego biegu, Twój strój najprawdopodobniej będzie się różnił od kogoś, kto boi się zalania swojego ubrania. W obu przypadkach ludzie wiedzą dokładnie to samo – pada deszcz – ale nie dochodzą do tego samego wniosku. Dzieje się tak, ponieważ dane nie dają rozkazów; informuje i stanowi podstawę wskazówek. 

Ponieważ dane – te, które uzyskuje się podczas badań naukowych – wpływają na podejmowanie decyzji, ważne jest, aby strony podejmujące decyzje dysponowały wysokiej jakości danymi naukowymi do wykorzystania. Jednym ze sposobów, w jaki może to nastąpić, jest włączenie odpowiednich stron do badań jako uczestników. Gdy odpowiednie strony nie są objęte badaniem, uzyskane dane mają dla nich ograniczony użytek. Badania skuteczności Covid-19 fazy III są tego przykładem. The BNT162b2 i mRNA-1273 z badań wykluczono kobiety w ciąży i karmiące piersią; dlatego w przypadku tych osób nie było dowodów naukowych, które mogłyby posłużyć do podjęcia decyzji o zaszczepieniu lub nie – brak danych dotyczących skuteczności lub bezpieczeństwa szczepionki. 

Harriette Van Spall, w European Heart Journalskomentował, że to posunięcie było nieuzasadnione, ponieważ nie było dowodów sugerujących, że szczepionki wyrządziłyby nieuzasadnioną krzywdę kobietom w ciąży lub ich dzieciom. Co więcej, to badania naukowe zaczął również pokazywać, że kobiety w ciąży były bardziej narażone na ciężki Covid-19 niż osoby niebędące w ciąży w tym samym wieku; co oznacza, że ​​jeśli jakakolwiek grupa wymagałaby danych naukowych na temat skuteczności szczepień, to byłyby to grupy o najwyższym ryzyku negatywnych wyników. 

Najnowsze dane Hanny i współpracowników opublikowane w JAMA Pediatria wykazali, że około 45% uczestniczek dostarczyło próbki mleka matki zawierające mRNA szczepionki – możliwe, że kobiety w ciąży i karmiące piersią odniosłyby korzyści, gdyby wiedziały o tym przed podjęciem decyzji o szczepieniu lub nie. 

„Podążanie za nauką” powinno więc wiązać się z przekonaniem, że badania naukowe powinny informować o jakiejś kwestii, a nie mówić, co robić – bo nie może tego zrobić. Nauka dostarcza faktów i liczb, a nie instrukcji czy poleceń. Ponieważ badania dostarczają faktów, fundamentalne jest, aby te fakty odnosiły się do osób podejmujących decyzje i niezwykle trudno jest wiedzieć, czy, powiedzmy, szczepić, czy nie, jeśli grupa demograficzna, do której należysz, jest wykluczona z udziału – przez co dane nie mają zastosowania. Trudno powiedzieć „Podążaj za nauką”, gdy odpowiednie dane demograficzne nie są uwzględnione w nauce. Czym dokładnie mają podążać te osoby? 

Błędne przekonanie nr 2: nauka jest bezwartościowa

Innym potencjalnym nieporozumieniem dotyczącym dociekań naukowych jest to, że badacze zostawiają swoje wartości za drzwiami i postępują bez wartości Badania. W środowisku naukowym stanowisko to, często określane jako ideał pozbawiony wartości, jest uważane za nie do utrzymania, ponieważ wartości figurują na różnych etapach metody naukowej.

Kanoniczny przykład pochodzi z książki Thomasa Kuhna Struktura rewolucji naukowych, gdzie argumentuje, że do nakłaniania naukowców do popierania jednej teorii zamiast innej wykorzystuje się znacznie więcej niż tylko dowody naukowe. Bardziej współczesnym przykładem jest Heather Douglas w swojej książce Nauka, polityka i ideał bez wartości gdzie argumentuje, że wartości społeczne i etyczne odgrywają rolę w tworzeniu i rozpowszechnianiu nauki. 

Poprzednia debata wśród uczonych koncentrowała się wokół tego, czy wartości powinny istnieć w nauce, ale bardziej współczesna debata koncentruje się na tym, jakie wartości powinny istnieć. Kuhn i poglądy takie jak jego twierdzą, że poszukiwanie prawdy lub wartości epistemiczne powinny mieć znaczenie: te wartości, które pomagają w zrozumieniu danych i wybraniu odpowiednich wniosków do wyciągnięcia. Podczas gdy Douglas i podobne poglądy utrzymują, że dodatkowe wartości, takie jak kwestie etyczne, również powinny być nieodłączną częścią nauki. Niezależnie od tego, obecnie niepodważalnym stanowiskiem pozostaje stwierdzenie, że wartości – jakkolwiek rozumiane – są i powinny być częścią nauki. To z konieczności wpływa na to, co i jak robi się naukę. 

Jednym z powodów, dla których jednostki mogą zakładać, że wartości nie należą do nauki, jest to, że badania powinny być obiektywne i znajdować się poza zasięgiem czyichkolwiek subiektywnych przekonań – zasadniczo naukowcy powinni mieć pogląd znikąd. Jednak to rozumowanie wpada w kłopoty w momencie opuszczenia stacji. Poszukajmy inspiracji w badaniach na ten temat.

Potencjalnie bez wiedzy laików, badacze kontrolują to, co studiują, jak to studiują, w jaki sposób są gromadzone i analizowane dane wynikowe oraz jak przedstawiane są wyniki empiryczne. W rzeczywistości artykuł Wicherta i współpracowników opublikowany w Frontiers in Psychology opisuje 34 stopnie swobody (obszary w ramach badań), którymi badacze mogą manipulować w dowolny sposób. Wykazano również, że te stopnie swobody można łatwo wykorzystać – jeśli badacze zdecydują się na to – przez: Simmons i koledzy którzy przeprowadzili dwa próbne eksperymenty, w których wykazali, że naprawdę głupie hipotezy mogą być poparte dowodami, jeśli eksperymenty przeprowadza się w określony sposób.

Wykazano również, że znak zodiaku odgrywa rolę w zdrowiu – ale oczywiście wynikało to z wykorzystywania stopni swobody, czyli testowania wielu niesprecyzowanych hipotez. Uzyskanie pewnych wyników może nie być funkcją badań naukowych, ale raczej potencjalnie oparte na wartościach, które badacze importują do swoich badań. 

To wszystko może być w porządku i dobrze, ale jak dokładnie wartości wpływają na stopnie swobody badacza – te aspekty eksperymentowania pod kontrolą badacza? Na początek wyobraź sobie, że jesteś naukowcem. Najpierw musisz pomyśleć o tym, co chciałbyś zbadać. Możesz wybrać temat, który Cię interesuje i poszerza dotychczasowe rozumienie tematu. Ale możesz zostać pociągnięty do tematu, który dotyczy dobrostanu innych, ponieważ cenisz pomaganie ludziom w potrzebie.

Niezależnie od tego, czy wybierzesz pierwszy, czy drugi temat, zrobiłeś to ze względu na wartości, epistemiczne – tworzenie wiedzy lub etyczne – robienie tego, co słuszne. Ten sam rodzaj rozumowania określi, na kim eksperyment zostanie przeprowadzony, jak będzie on przebiegał, jakie dane są gromadzone, jak dane są analizowane i jakie/jak dane będą raportowane. 

Przykładem jest wykluczenie małych dzieci z niektórych badań III fazy szczepionek: wykluczono osoby poniżej 18 roku życia. Jednym z powodów może być to, że naukowcy mieli powody sądzić, że dzieci byłyby narażone na nadmierne ryzyko krzywdy, gdyby zostały uwzględnione. Wartość etyczna zapobiegania szkodom została potraktowana priorytetowo, z wyłączeniem epistemicznej wartości uczenia się, jak skuteczne byłyby szczepionki u dzieci. To rozumowanie może również dotyczyć wykluczenia kobiet w ciąży i karmiących piersią, a także osób z obniżoną odpornością. 

Ponadto wartości można również zaobserwować w doborze punktów końcowych w badaniach szczepionek. Według Petera Doshi w Brytyjski medyczny Jnasz, głównym punktem końcowym – tym, o co badaczom chodziło przede wszystkim zrozumienie – w badaniach fazy III było zapobieganie objawowemu zakażeniu. Co ważne, w tych badaniach nie badano przenoszenia wirusa – z zaszczepionego na zaszczepionego lub nieszczepionego na nieszczepionego, z zaszczepionego na nieszczepionego lub z nieszczepionego na szczepiony. 

Ostatnio, Janine Mały, prezes Developed Markets, Pfizer skomentował, że szczepionka Pfizer nie była testowana pod kątem zatrzymania transmisji przed wprowadzeniem na rynek. Odkąd szczepionki weszły na rynek, dowody wskazują, że nie zatrzymują one transmisji, ponieważ miano wirusa, które może gromadzić się zarówno u osób zaszczepionych, jak i nieszczepionych, jest podobne, jak stwierdzono w Nature Medicine. Nawet badania opublikowane w Dziennik Nowej Anglii Medycyna pokazuje, że szczepienie zmniejsza przenoszenie, donosi, że spadek ten zanika do 12 tygodni po szczepieniu, kiedy przenoszenie staje się podobne do tych nieszczepionych. 

Po raz kolejny widzimy, że wybór badania, czy szczepionki zapobiegają przenoszeniu, śmierci, hospitalizacji lub ostrej infekcji, należy do osób prowadzących badanie i że decyzje te są zwykle oparte na wartościach. Na przykład Small zauważył, że firma Pfizer musiała „poruszać się z prędkością nauki, aby zrozumieć, co dzieje się na rynku”. Zatem wartości wynikające z kapitalizacji na dziewiczym rynku mogą być tym, co ukierunkowało badania na skoncentrowanie się na osiągniętych punktach końcowych. 

Nauka, którą przeprowadzono podczas Covid-19, często miała praktyczny cel końcowy. Zazwyczaj oznaczało to dostarczenie opinii publicznej porady lub produktu, który pomoże w walce z wirusem. Minusem tego jest to, że badania posuwały się dość szybko, prawdopodobnie dlatego, że szybkość informacji i pomocnych produktów została głęboko doceniona. Na przykład BNT162b2 i mRNA-1273 Badania fazy III miały wstępny okres obserwacji wynoszący około dwóch miesięcy, ale w obu tych badaniach stwierdzono, że zaplanowano trwającą dwuletnią obserwację. Dwa lata, a nie dwa miesiące jest bardziej zgodne z wytycznymi z FDA w tej kwestii, która polega na tym, że badania fazy III powinny trwać od jednego do czterech lat w celu ustalenia skuteczności i działań niepożądanych. Ta szybkość mogła być traktowana priorytetowo, ponieważ ludzie naprawdę mogli skorzystać z szybkiego dostępu. Jednak ta szybkość mogła również zostać potraktowana priorytetowo z powodów wynikających z korzyści finansowych lub innych mniej etycznych podstaw. 

Niezależnie od uzasadnienia tempa badań, badanych zmiennych i wykluczonej demografii, powinno być jasne, że nauka zawiera – na dobre lub na złe – osobiste wartości. Oznacza to, że zarówno naukowcy, jak i ci, którzy „podążają za nauką”, podejmują decyzje oparte na wartościach, niezależnie od tego, jak „oparte na danych” mają być takie decyzje. Innymi słowy, prowadzone badania nie są obiektywne, lecz zawierają subiektywne wartości badacza. 

Błędne przekonanie nr 3: nauka jest bezstronna

Podczas pandemii słyszałem, jak ludzie głośno mówili, że laicy muszą „zaufać nauce”, co ciągle uważam za dziwne, biorąc pod uwagę, że krajobraz literatury naukowej jest niezwykle podzielony. Więc której nauce mam całkowicie zaufać ja lub ktokolwiek inny? We wskazanym artykule Naomi Oreskes w Scientific Americanwyjaśnia, że ​​nauka to „proces uczenia się i odkrywania”. Mówiąc szerzej, proces ten przebiega zrywami i zaczyna się i nie jest liniowy w swoim postępie, ale porusza się tu i tam, a czasami opiera się na nieoczekiwanych momentach eureka.

Głównym punktem Oreskesa jest to, że ci, którzy twierdzą, że „nauka ma rację”, nie mają racji, ponieważ zasadniczo nie rozumieją, jak działa nauka. Jedno badanie niczego nie „udowadnia”, a upolityczniona nauka nie jest prawdziwa, ponieważ budzi sensację u władzy. Wynika z tego, że jeśli sceptycyzm jest właściwym sposobem na poznanie dowodów naukowych, to ludzi nie powinno się skarcić za „nieufanie nauce”, ponieważ jest to właściwa postawa. 

To zwiastuje w moim Błędnym przekonaniu nr 3, ponieważ osoby, które głoszą „Zaufaj nauce”, wydają się wierzyć, że nauka i jej prezentacja są bezstronne. Rzeczywistość jest taka, że ​​nauka często pociąga za sobą zawirowania sprzecznych ekspertów, z których niektórzy twierdzą, że teoria X jest lepsza od teorii Y, podczas gdy inni skarżą się, że jest odwrotnie. W rezultacie potrzebna jest dodatkowa praca empiryczna, aby dopracować szczegóły każdej teorii i pokazać – eksperymentalnie i logicznie – dlaczego jedna teoria naprawdę jest lepsza. Jednak uprzedzenia mogą przenikać do tego procesu na dwóch poziomach: badacze mogą świadomie lub nieświadomie konstruować eksperymenty, których celem jest faworyzowanie jakiejś hipotezy lub degradacja innej hipotezy; może również wejść w prezentację nauki – gdzie jedna strona debaty jest prezentowana tak, jakby debata nie istniała. 

W odniesieniu do pierwszego poziomu stronniczości, tego samego badania, najbardziej przejmujące przykłady pochodzą ze źródeł finansowania, w których stwierdzono w wielu dziedzinach, że badania sponsorowane przez przemysł zwykle przynoszą korzystniejsze wyniki. Na przykład analiza opublikowana w Intensywne Medycyna Pielęgnacja przeprowadzone przez Lundha i współpracowników doszli do wniosku, że „Badania leków i urządzeń sponsorowane przez firmy produkcyjne mają korzystniejsze wyniki i wnioski dotyczące skuteczności niż badania sponsorowane przez inne źródła”.

Podobnie badanie opublikowane w JAMA Internal Medicine wykazały, że sponsorowane przez przemysł badania nad cukrem (sacharozą) umniejszały jego rolę w chorobie wieńcowej serca i wskazywały jako odpowiedzialne tłuszcze i cholesterol. Autorzy posuwają się tak daleko, że mówią: „Komisje polityczne powinny rozważyć poświęcenie mniejszej wagi badaniom finansowanym przez przemysł spożywczy”, a zamiast tego skupiają się na innych badaniach, które poważnie traktują wpływ dodanych cukrów na choroby serca. 

Może to być oczywiste, że osoby zainteresowane finansowo wynikiem badania mogą robić rzeczy, aby zapewnić pozytywny wynik, ale jakkolwiek oczywisty jest ten punkt, istnieją badania, które to potwierdzają. Co więcej, jeśli jest to tak oczywiste, to jak to możliwe, że kiedy w grę wchodzą miliardy dolarów, firmy farmaceutyczne rywalizujące o przestrzeń na rynku szczepionek i środków przeciwwirusowych mogą nie robić rzeczy, aby niekorzystnie wpływać na wyniki?

Potencjalne źródło stronniczości w fazie III badania szczepionkowego firmy Pfizer zostało wyjaśnione przez Brooka Jacksona, który powiedział: Brytyjski medyczny Jnasz o błędach popełnionych przez Ventavia Research Group, której zadaniem było przetestowanie szczepionki. Według Jacksona niektóre z błędów obejmowały między innymi: „Brak terminowej obserwacji pacjentów, u których wystąpiły zdarzenia niepożądane”, „Szczepionki nie były przechowywane w odpowiedniej temperaturze” i „Niewłaściwie oznakowane próbki laboratoryjne”. Oczywiste błędy w prowadzeniu badań mogą wpływać na wyniki, ponieważ uzyskane dane mogą odzwierciedlać popełnione błędy, a nie wpływ badanych zmiennych. 

Innym przykładem potencjalnej stronniczości jest stosowanie pewnych miar statystycznych w stosunku do innych. Według Olliaro i współpracowników w artykule opublikowanym w Mikrob Lancet W próbach szczepionek stosowano względną redukcję ryzyka, co dało wysokie oceny szczepionkom za skuteczność. Gdyby jednak zastosowali bezwzględną redukcję ryzyka, zmierzony efekt byłby znacznie mniejszy.

Na przykład autorzy odnotowują „względne zmniejszenie ryzyka o 95% dla Pfizer-BioNTech, 94% dla Moderna-NIH, 91% dla Gamaleya, 67% dla J&J i 67% dla szczepionek AstraZeneca-Oxford. ” A kiedy stosuje się bezwzględną redukcję ryzyka, skuteczność znacznie spada: „1.3% dla AstraZeneca-Oxford, 1.2% dla Moderna-NIH, 1.2% dla J&J, 0.93% dla Gamaleya i 0.84% dla szczepionek Pfizer-BioNTech ”. 

Oprócz błędu, który można wprowadzić podczas badań empirycznych, istnieje błąd, który może wystąpić z powodu reprezentacji nauki przez media, naukowców i polityków. Pomimo tego, że literatura naukowa nie jest utrwalona, ​​osoby z zewnątrz zaglądające – potencjalnie z pomocą badaczy – wyłapują informacje empiryczne do zaprezentowania opinii publicznej. Ta metoda pozwala osobom wybierającym informacje na namalowanie obrazu, który pasuje do konkretnej narracji, a nie do rzeczywistego krajobrazu naukowego. Co ważne, ta różnorodność uprzedzeń sprawia, że ​​wydaje się, że badania są ostateczne; to jeszcze bardziej umacnia ideę „Zaufaj nauce”. 

Przykładem są różne sposoby, w jakie rządy traktują programy przypominające szczepionki. The CDC w Stanach Zjednoczonych zaleca, aby osoby w wieku pięciu lat i starsze otrzymały dawkę przypominającą, jeśli ostatnia szczepionka miała miejsce co najmniej dwa miesiące wcześniej. Podobnie, w Kanada w pewnych okolicznościach zaleca się, aby osoby otrzymały dawkę przypominającą trzy miesiące po ostatnim szczepieniu.

Zalecenia te stoją w wyraźnym kontraście do zaleceń Dania gdzie zalecenie brzmi następująco: „Ryzyko ciężkiej choroby z powodu Covid-19 wzrasta wraz z wiekiem. Dlatego osobom, które osiągnęły wiek 50 lat, a także osobom szczególnie wrażliwym, zaproponuje się szczepienie”. Kraje te mają dostęp do tych samych danych, ale zdecydowały się na sformułowanie przeciwstawnych zaleceń dla swoich obywateli – z których wszystkie są rzekomo oparte na nauce. 

Co więcej, hasło „Bezpieczne i skuteczne” w odniesieniu do zatwierdzonych szczepionek Covid-19 może być również przykładem stronniczości w prezentacji badań, ponieważ grupa kanadyjskich naukowców napisała niedawno list do Głównego Urzędnika Zdrowia Publicznego Kanady i Ministra Zdrowia z prośbą o większą przejrzystość w odniesieniu do ryzyka i niepewności szczepień.

Zasadniczo list wyjaśnia, że ​​naukowcy ci uważają, że rząd kanadyjski nie poinformował obywateli Kanady w odpowiedni sposób. Pomimo tego przypisania, Zdrowie Kanada stwierdza: „Wszystkie szczepionki COVID-19 dopuszczone w Kanadzie są bezpieczne, skuteczne i wysokiej jakości” (w oryginale pogrubiony), a na południe od granicy CDC zauważa, że ​​„szczepionki COVID-19 są bezpieczny i skuteczny” (pogrubiony w oryginale). Przynajmniej niektórzy naukowcy uważają zatem, że konieczny jest dodatkowy dyskurs naukowy, aby zapewnić obywatelom należyte informowanie i brak uprzedzeń, ale komunikaty otrzymywane obecnie przez obywateli tego nie odzwierciedlają. 

Innym przykładem jest transmisja. Zostało to zgłoszone przez CBC że szczepionki faktycznie zapobiegają przenoszeniu, ale jak wspomniano wcześniej, tak nie jest. Co bardziej intrygujące, mniej więcej w czasie, gdy szczepionki weszły na rynek, naukowcy wysnuli teorię, że na podstawie samych mechanizmów działania jest mało prawdopodobne, aby szczepionki mogły zapobiegać transmisja. 

Nauka, jej praktyka i rozpowszechnianie, może w każdej chwili przeniknąć uprzedzenia i byłoby błędem, jak zauważył Oreskes, zakładać, że nauka jest poprawna ze względu na sposób jej wykonywania, kto był w nią zaangażowany lub kto ją przedstawił. znaleziska. Pomimo takich twierdzeń, pandemia Covid-19 wraz z hasłem „Zaufaj nauce” zmieniła pożądaną perspektywę ze zdrowego sceptycyzmu na ślepą akceptację. Taka niekrytyczna akceptacja jakichkolwiek danych, nie mówiąc już o badaniach prowadzonych z „szybkością nauki”, powinna przerwać. Nauka posuwa się naprzód, gdy pojawiają się sprzeciwy, a hipotezy są precyzyjnie dopracowywane, a nie wtedy, gdy dochodzi do porozumienia tylko dlatego, że tak zadecydowała władza. 

Rozpoznawanie nieporozumień

Błędne wyobrażenia reprezentują potencjalne sposoby, w jakie ludzie niewłaściwie postrzegali badania naukowe i ich wykorzystanie podczas pandemii i odzwierciedlają stosowane mantry wraz z prezentacją i szybkością odkryć. Rozpoznanie tych nieporozumień powinno zapewnić solidniejszą podstawę do oceny prawdziwości twierdzeń naukowych, konieczności stosowania sloganów i rygoru badań naukowych. Bycie poinformowanym powinno być preferowaną metodą przejścia przez tę pandemię i zakończenia tej pandemii, ale bycie poinformowanym wymaga uświadomienia sobie błędnych przekonań i umiejętności myślenia w inny sposób.