Заблуждение науки: как эпоха Covid разрушила понимание

«Доверяй науке» и «Следуй за наукой» — мантры, которые постоянно повторяют в эфире СМИ, в печати и на телевидении. интернет избранными учеными, политиками и журналистами уже почти три года, но не перепутали ли эти утверждения политическую выгоду с научным прогрессом? Другими словами, являются ли эти модные словечки о пандемии обоснованными научными рассуждениями или они являются продуктом неправильных представлений о принятом пути научных исследований?

Более серьезная проблема заключается в том, что использование этих модных словечек может лежать в основе более глубоких научных заблуждений относительно того, как проводятся и должны проводиться исследования. Я обсуждаю три таких потенциальных заблуждения науки и объясняю их связь с нынешней пандемией. 

Заблуждение № 1: Наука говорит вам, что делать

В основе «Следуй за наукой» лежит идея о том, что научное исследование инструктирует людей о том, как действовать с учетом результирующих данных эксперимента — если X найдено, то вы должны сделать Y. Габриэль Бауэр для Институт Браунстоуна обсуждает это ложное рассуждение, сосредоточив внимание главным образом на том факте, что люди, а не вирусы или результаты исследований, принимают решения и что эти решения основаны на ценностях. Но можно сказать, что наука предоставляет данные, и эти данные необходимы для понимания того, что делать; следовательно, наука говорит людям, как действовать. 

Хотя наука предоставляет данные, и да, принятие личных и политических решений имеет смысл «управляться данными», из этого не следует, что одни только данные предписывают мне, вам или кому-либо действовать тем или иным образом. Если вы знаете, что на улице дождь, то один этот факт говорит вам: взять с собой зонт, надеть плащ, надеть галоши, все вышеперечисленное, ничего из вышеперечисленного?

Факты в вакууме не являются инструкциями, как действовать; скорее они информируют нас о том, что предпочтительнее, учитывая наши исходные убеждения и ценности. Если вы не против промокнуть во время утренней пробежки, то ваш наряд, скорее всего, будет отличаться от наряда человека, который боится повредить свою одежду водой. В обоих случаях люди знают одно и то же — идет дождь, — но не приходят к одному и тому же выводу. Это потому, что данные не отдают приказов; он информирует и обеспечивает основу для руководства. 

Поскольку данные, полученные в ходе научных исследований, используются для принятия решений, крайне важно, чтобы стороны, которым поручено принимать решения, располагали качественными научными данными для использования. Один из способов, с помощью которого это может произойти, заключается в включении соответствующих сторон в исследование в качестве участников. Когда соответствующие стороны не участвуют в исследовании, полученные данные имеют для них ограниченное значение. Показательным примером являются испытания эффективности III фазы Covid-19. БНТ162б2 и мРНК-1273 в испытания не включались беременные и кормящие женщины; таким образом, для этих людей не было никаких научных данных, которые они могли бы использовать для принятия решения о вакцинации или нет, - не было данных об эффективности или безопасности вакцины. 

Харриет Ван Сполл в Европейский журнал сердца, прокомментировал, что этот шаг был неоправданным, поскольку не было никаких доказательств того, что вакцины могут причинить неоправданный вред беременным женщинам или их ребенку. Более того, это исследования также начали показывать, что беременные женщины подвергаются более высокому риску тяжелого течения Covid-19, чем небеременные люди того же возраста; Это означает, что если какой-либо группе и потребуются научные данные об эффективности вакцинации, то это будут те, кто подвергается наибольшему риску негативных последствий. 

Последние данные Ханны и ее коллег, опубликованные в JAMA Педиатрия показали, что примерно 45% участников предоставили образцы грудного молока, которые содержали мРНК вакцины — возможно, беременным и кормящим женщинам было бы полезно узнать об этом, прежде чем принять решение о вакцинации или нет. 

Таким образом, «следовать за наукой» должно подразумевать веру в то, что научное исследование должно информировать человека по какому-либо вопросу, а не указывать ему, что делать, поскольку оно не может этого сделать. Наука предоставляет факты и цифры, а не инструкции или приказы. Поскольку исследования предоставляют факты, важно, чтобы эти факты относились к лицам, принимающим решения, и становится чрезвычайно трудно понять, делать ли, скажем, вакцинацию или нет, если демографическая группа, к которой вы принадлежите, исключена из участия, что делает данные неприменимыми. Трудно кричать «Следуй за наукой», когда в науку не включены соответствующие демографические данные. Чему именно эти люди намерены следовать? 

Заблуждение № 2: Наука не имеет ценности

Другое потенциальное заблуждение относительно научных исследований состоит в том, что исследователи оставляют свои ценности за дверью и проводят бесплатный исследовательская работа. В научной среде эта позиция, часто называемая идеалом без ценностей, считается несостоятельной, поскольку ценности фигурируют на различных этапах научного метода.

Канонический пример взят из книги Томаса Куна. Структура научных революций, где он утверждает, что гораздо больше, чем просто научные доказательства, используются для того, чтобы подталкивать исследователей к тому, чтобы они поддерживали одну теорию, а не другую. Более современный пример — Хизер Дуглас в своей книге. Наука, политика и свободный от ценностей идеал где она утверждает, что социальные и этические ценности играют роль в производстве и распространении науки. 

Предыдущие дебаты среди ученых были сосредоточены вокруг того, должны ли ценности существовать в науке, но более современные дебаты сосредоточены на том, какие виды ценностей должны существовать. Кун и подобные ему взгляды утверждают, что должны фигурировать ценности поиска истины или эпистемологические ценности: те ценности, которые помогают понять данные и сделать соответствующие выводы. Принимая во внимание, что Дуглас и аналогичные взгляды утверждают, что дополнительные ценности, такие как этические проблемы, также должны быть неотъемлемой частью науки. Несмотря на это, в настоящее время остается неопровержимой позицией вывод о том, что ценности, как бы они ни толковались, являются и должны быть частью науки. Это обязательно влияет на то, что и как делается в науке. 

Одна из причин, по которой люди могут предполагать, что ценности не принадлежат науке, заключается в том, что исследования должны быть объективными и выходить за рамки субъективных убеждений любого человека — по сути, ученые должны иметь точку зрения из ниоткуда. Однако это рассуждение сталкивается с проблемами в тот момент, когда оно покидает станцию. Давайте посмотрим на исследования по этой теме для вдохновения.

Потенциально не зная обывателей, исследователи контролируют то, что они изучают, как они это изучают, как собираются и анализируются полученные данные и как сообщаются эмпирические результаты. На самом деле статья Вичертса и его коллег, опубликованная в Границы в психологии описывает 34 степени свободы (области исследования), которыми исследователи могут манипулировать как угодно. Было также показано, что эти степени свободы легко использовать — если исследователи решат — Симмонс и коллеги которые провели два имитационных эксперимента, в которых они показали, что действительно бессмысленные гипотезы могут быть подтверждены доказательствами, если эксперимент проводится определенным образом.

Также было показано, что астрологический знак играет роль для здоровья — но, конечно, это произошло в результате использования степеней свободы, а именно проверки множества, заранее не определенных гипотез. Получение определенных результатов может быть не функцией научного исследования, а потенциально основанным на ценностях, которые исследователи привносят в свое исследование. 

Все это может быть хорошо и хорошо, но как именно ценности влияют на степени свободы исследователя — те аспекты экспериментов, которые находятся под контролем исследователя? Для начала представьте, что вы ученый. Сначала вы должны подумать о том, что вы хотели бы исследовать. Вы можете выбрать интересующую вас тему, которая расширит текущее понимание темы. Но вас может привлечь тема, касающаяся благополучия других, потому что вы цените помощь нуждающимся.

Независимо от того, выбираете ли вы первую или последнюю тему, вы делаете это по ценностным, эпистемологическим соображениям — создания знаний или этическим — поступая правильно. Такого же рода рассуждения будут влиять на то, над кем будет проводиться эксперимент, как будет проходить эксперимент, какие данные собираются, как данные анализируются и какие/как данные будут сообщаться. 

Показательным примером является исключение детей младшего возраста из некоторых испытаний вакцин фазы III: были исключены лица в возрасте до 18 лет. Одной из причин этого может быть то, что у исследователей были основания полагать, что дети подверглись бы неоправданному риску причинения вреда, если бы они были включены. Этическая ценность предотвращения вреда была приоритетной, а не эпистемическая ценность изучения того, насколько эффективны вакцины для детей. Это рассуждение также может относиться к исключению беременных и кормящих женщин, а также лиц с ослабленным иммунитетом. 

Кроме того, ценность можно увидеть и в выборе конечных точек в испытаниях вакцин. По словам Питера Доши в Британский медицинский Jурнал, основной конечной точкой — то, что в первую очередь интересовало исследователей — для испытаний фазы III было предотвращение симптоматической инфекции. Важно отметить, что передача вируса – от привитых к привитым, или от непривитых к непривитым, или от привитых к невакцинированным, или от невакцинированных к привитым – в этих испытаниях не изучалась. 

В последнее время Джанин Смолл, президент отдела развитых рынков Pfizer, прокомментировал, что вакцина Pfizer не тестировалась на прекращение передачи инфекции до выпуска на рынок. Поскольку вакцины поступили на рынок, данные показывают, что они, по-видимому, не останавливают передачу, поскольку вирусная нагрузка, которая может накапливаться как у вакцинированных, так и у непривитых людей, одинакова, как это было обнаружено в Nature Medicine. Даже исследования, опубликованные в Журнал Новой Англии Mповеление это показывает, что вакцинация действительно снижает передачу, сообщается, что это снижение идет на убыль до 12 недель после вакцинации, когда передача становится похожей на непривитых. 

Еще раз мы можем видеть, что выбор для изучения того, предотвращают ли вакцины передачу, смерть, госпитализацию или острую инфекцию, остается за теми, кто проводит испытания, и что эти решения, как правило, основаны на ценностях. Например, Смолл заметил, что Pfizer пришлось «двигаться со скоростью науки, чтобы понять, что происходит на рынке». Таким образом, ценности, проистекающие из капитализации на девственном рынке, могут быть тем, что побудило исследование сосредоточиться на конечных точках, которые оно сделало. 

Наука, которая проводилась во время Covid-19, часто имела практическую конечную цель. Как правило, это означало предоставление советов или продуктов для населения, чтобы помочь в борьбе с вирусом. Обратной стороной этого является то, что исследования продвигаются довольно быстро, возможно, потому, что скорость информации и полезных продуктов высоко ценится. Например, БНТ162б2 и мРНК-1273 В испытаниях фазы III первоначальный период наблюдения составлял примерно два месяца, но в обоих этих испытаниях было заявлено, что запланировано непрерывное наблюдение в течение двух лет. Два года, а не два месяца больше соответствуют указаниям FDA по этому вопросу, который заключается в том, что испытания фазы III должны длиться от одного до четырех лет, чтобы установить эффективность и побочные реакции. Эта скорость, возможно, была приоритетом, потому что люди действительно могли бы извлечь выгоду из быстрого доступа. Однако эта быстрота также могла быть приоритетом по причинам, связанным с финансовой выгодой или другими менее этическими основаниями. 

Независимо от причин темпа исследования, изучаемых переменных и исключения демографии, должно быть ясно, что наука содержит — к лучшему или к худшему — личные ценности. Это означает, что как ученые, так и те, кто «следует за наукой», принимают решения, основанные на ценностях, какими бы «управляемыми данными» они не были. То есть проводимое исследование не является объективным, а скорее содержит субъективные ценности исследователя. 

Заблуждение № 3: Наука беспристрастна

На протяжении всей пандемии я слышал, как люди громко говорили, что неспециалисты должны «доверять науке», что я постоянно нахожу странным, учитывая, что ландшафт научной литературы удивительно разделен. Итак, какой науке я или кто-либо другой должен безоговорочно доверять? В острой статье Наоми Орескес в Scientific American, она объясняет, что наука — это «процесс обучения и открытий». В более широком смысле этот процесс движется урывками и не является линейным в своем развитии, а перемещается туда и сюда и иногда зависит от моментов озарения, которые были неожиданными.

Основная мысль Орескеса состоит в том, что те, кто утверждает, что «наука права», ошибаются, потому что они в корне неправильно понимают, как работает наука. Одно исследование ничего не «доказывает», а политизированная наука не верна в силу того, что власть делает сенсацию. Из этого следует, что если скептицизм — это правильный способ встретить научные доказательства, то людей вряд ли следует ругать за то, что они не «доверяют науке», поскольку это правильное отношение. 

Это предвещает мое Заблуждение № 3, потому что люди, рекламирующие «Доверяйте науке», похоже, верят, что наука и ее представление непредвзяты. Реальность такова, что наука часто влечет за собой вихрь несогласных экспертов, некоторые из которых разъясняют, что теория X превосходит теорию Y, в то время как другие жалуются на обратное. В результате требуется дополнительная эмпирическая работа, чтобы сгладить детали каждой теории и показать — экспериментально и логически — почему одна теория действительно лучше. Однако предвзятость может проникнуть в этот процесс на двух уровнях: исследователи могут сознательно или неосознанно строить эксперименты, направленные на поддержку одной гипотезы или на критику другой гипотезы; он также может участвовать в представлении науки, когда одна сторона дебатов представлена ​​так, как будто дебатов не существует. 

Что касается первого уровня предвзятости, то есть самого исследования, самые яркие примеры связаны с источниками финансирования, где во многих областях было обнаружено, что испытания, спонсируемые промышленностью, как правило, дают более благоприятные результаты. Например, анализ, опубликованный в Медицина интенсивной терапии Лунд и его коллеги пришли к выводу: «Исследования лекарств и устройств, спонсируемые компаниями-производителями, имеют более благоприятные результаты и выводы по эффективности, чем исследования, спонсируемые другими источниками».

Аналогично, исследование, опубликованное в JAMA Internal Medicine показали, что спонсируемые промышленностью исследования сахара (сахарозы) преуменьшают его роль в ишемической болезни сердца и выделяют жир и холестерин как ответственные. Авторы доходят до того, что говорят: «Комитеты по выработке политики должны рассмотреть возможность придания меньшего значения исследованиям, финансируемым пищевой промышленностью», и вместо этого сосредоточиться на других исследованиях, в которых серьезно рассматривается влияние добавленных сахаров на сердечные заболевания. 

Это может быть очевидным моментом, что те, кто финансово заинтересован в результатах исследования, могут делать что-то, чтобы гарантировать положительный результат, но каким бы очевидным ни был этот момент, существуют исследования, подтверждающие его. Более того, если это так очевидно, то как может быть так, что, когда на карту поставлены миллиарды долларов, фармацевтические компании, борющиеся за место на рынке вакцин и противовирусных препаратов, не могут сделать что-то, чтобы исказить результаты?

Потенциальный источник предвзятости в испытаниях вакцины Pfizer Фазы III был объяснен Бруком Джексоном, который сказал журналистам. Британский медицинский Jурнал об ошибках, допущенных Ventavia Research Group, которой было поручено тестирование вакцины. По словам Джексона, некоторые из ошибок включали: «Отсутствие своевременного наблюдения за пациентами, у которых были побочные эффекты», «Вакцины не хранились при надлежащих температурах» и «Лабораторные образцы с неправильной маркировкой» и другие. Прямые ошибки при проведении исследования могут исказить результаты, поскольку полученные данные могут отражать допущенные ошибки, а не влияние изучаемых переменных. 

Другим примером возможной систематической ошибки является использование одних статистических показателей вместо других. Согласно Оллиаро и его коллегам в статье, опубликованной в Ланцет Микроб в испытаниях вакцин использовалось снижение относительного риска, что дало вакцинам высокие оценки эффективности. Однако, если бы они использовали абсолютное снижение риска, измеряемый эффект был бы намного ниже.

Например, авторы отмечают «снижение относительного риска на 95% для вакцин Pfizer-BioNTech, 94% для Moderna-NIH, 91% для Гамалеи, 67% для J&J и 67% для вакцин AstraZeneca-Oxford. ” А когда используется абсолютное снижение риска, эффективность существенно снижается: «1.3% для вакцин AstraZeneca-Oxford, 1.2% для Moderna-NIH, 1.2% для J&J, 0.93% для Гамалеи и 0.84% для вакцин Pfizer-BioNTech. ». 

В дополнение к предвзятости, которая может быть привнесена во время эмпирических исследований, существует предвзятость, которая может возникнуть из-за представления науки средствами массовой информации, учеными и политиками. Несмотря на то, что научная литература не устоялась, те, кто извне изучает — возможно, с помощью исследователей — отбирают эмпирическую информацию для представления общественности. Этот метод позволяет тем, кто выбирает информацию, нарисовать картину, которая соответствует конкретному нарративу, а не реальному научному ландшафту. Важно, что это разнообразие предубеждений создает впечатление, что исследование является окончательным; это еще больше укрепляет идею «доверяйте науке». 

В качестве примера можно привести различные подходы правительств к программам бустерной вакцинации. CDC в Соединенных Штатах рекомендует людям в возрасте пяти лет и старше пройти повторную вакцинацию, если их последняя вакцинация была сделана не менее чем за два месяца до этого. Точно так же в Канада в определенных обстоятельствах рекомендуется сделать ревакцинацию через три месяца после последней вакцинации.

Эти рекомендации резко контрастируют с рекомендациями Дания где рекомендация выглядит следующим образом: «Риск серьезно заболеть covid-19 увеличивается с возрастом. Поэтому людям, достигшим 50-летнего возраста, и особо уязвимым лицам будет предложена вакцинация». Эти страны имеют доступ к одним и тем же данным, но решили прийти к противоположным рекомендациям для своих граждан — все они якобы основаны на науке. 

Более того, лозунг «Безопасные и эффективные» в отношении одобренных вакцин против Covid-19 также может быть примером предвзятости в представлении исследований, поскольку группа канадских ученых недавно написала письмо главному специалисту по общественному здравоохранению Канады и министру здравоохранения с просьбой о большей прозрачности в отношении рисков и неопределенностей, связанных с вакцинацией.

По сути, письмо ясно показывает, что эти ученые считают, что правительство Канады не проинформировало канадских граждан должным образом. Несмотря на это обвинение, Министерство здравоохранения Канады говорится: «Все вакцины против COVID-19 разрешены в Канаде. доказали свою безопасность, эффективность и высокое качество(жирный в оригинале), а к югу от границы р. CDC отмечает, что «вакцины против COVID-19 безопасный и эффективный(жирным шрифтом в оригинале). По крайней мере, некоторые ученые считают, что дополнительный научный дискурс необходим для того, чтобы граждане были должным образом информированы и не были предвзятыми, но сообщения, получаемые гражданами в настоящее время, не отражают этого. 

Другой пример — трансмиссия. Об этом сообщает Си-би-си что вакцины действительно предотвращают передачу, но, как упоминалось ранее, это не так. Еще более интригующе то, что примерно в то время, когда вакцины появились на рынке, исследователи предположили, что, просто основываясь на механизмах действия, маловероятно, что вакцины могут предотвратить в мозге. 

Наука, ее практика и распространение могут в любое время просочиться к предвзятости, и было бы ошибкой, как указал Орескес, предполагать, что наука верна из-за того, как она делается, или кто был вовлечен, или кто представил. находки. Несмотря на такие заявления, пандемия Covid-19 вместе с лозунгом «Доверяйте науке» изменила желаемую точку зрения со здорового скептицизма на слепое принятие. Такое некритическое принятие любых данных, не говоря уже об исследованиях, происходящих «со скоростью науки», должно заставить задуматься. Наука движется вперед, когда выдвигаются возражения и уточняются гипотезы, а не тогда, когда наступает согласие просто потому, что так постановил авторитет. 

Признание заблуждений

Неправильные представления представляют собой потенциальные способы, которыми люди неправильно относились к научным исследованиям и их использованию во время пандемии, и отражают используемые мантры, а также представление и скорость открытий. Признание этих заблуждений должно обеспечить более прочную основу для суждения об правдивости научных утверждений, необходимости лозунгов и строгости научных исследований. Быть информированным должно быть предпочтительным методом преодоления и прекращения этой пандемии, но для того, чтобы быть информированным, требуется осознание неправильных представлений и ноу-хау, чтобы думать по-другому.