Przygotowuję przegląd literatury na temat aktualnego problemu zdrowia publicznego, w którym dane są pomieszane:
Jakie są typowe historyczne studia przypadków wykorzystywane w edukacji zdrowotnej / epidemiologicznej, w których nieważne lub zakłócone relacje lub wnioski były celowo lub błędnie stosowane w polityce i ustawodawstwie w zakresie zdrowia publicznego?
Fala fatality samochodowe od 1960 roku i kolejnych badaniach, rząd doprowadził opartej na dowodach, które stanowiły podstawę pasy bezpieczeństwa i poduszki powietrzne w końcu powinno być wymagane przez prawo jest doskonałym przykładem JAK zdrowia publicznego polityka powinna być napędzana przez statystycznie potężnych wnioskowań i modeli.
Szukam więcej przykładów przypadków przeciwnego typu (zła nauka w celu pośpiesznego tworzenia polityki). Jeśli jednak nic więcej nie chciałbym dowiedzieć się o większej liczbie przypadków podobnych do poprzedniego przykładu potężnych badań na rzecz pomyślnych korzyści dla zdrowia publicznego.
Chcę je wykorzystać jako przykłady, aby wykazać, jak statystyczne badania zdrowia publicznego oparte na dowodach są ważne dla kształtowania polityki.
Odpowiedzi:
Myślę, że najlepszym tego przykładem może być kontrowersja wokół hormonalnej terapii zastępczej i ryzyka sercowo-naczyniowego - duże epidemiologiczne badania kohortowe wydają się sugerować działanie ochronne, a na podstawie tych informacji opracowano politykę zdrowotną i zalecenia lekarza.
RCT następcze wydają następnie pokazać, że istnieje rzeczywiście zwiększył ryzyko zawału serca u kobiet umieszczone na HTZ.
Odbywa się to trochę w przód i w tył i zostało wykorzystane jako jeden z kanonicznych przypadków ataku epidemiologii jako dziedziny, ale niedawna ponowna analiza Hernana wydaje się sugerować, że te dwa badania faktycznie nie mają niezgodnych wyników, jeśli zadaj to samo pytanie.
źródło
Naprawdę interesujący przykład, który osobiście lubię, pochodzi z książki Freakonomics Stevena D. Levitta i Stephena J. Dubnera. W książce znajduje się rozdział omawiający korelację a przyczynowość. Korelacja między dwiema zmiennymi statystycznymi niekoniecznie oznacza, że zmienne te są statystycznie zależne, ale eksperci popełnili błąd w tym zakresie. Cytowanie z książki:
„Podstępna bestia, polio było niezwykle trudne do określenia dla badaczy. Nie mogli dowiedzieć się, jak to się wydarzyło, kiedy / jak to się wyraziło. kiedy w rzeczywistości nie wpłynęło to na duże populacje populacji (na przykład w porównaniu z bardziej powszechną odrą). Powodem, dla którego postrzegano ją jako epidemię, było tak przerażające.
Badaczom DID udało się ustalić w swoich badaniach, że odsetek infekcji polio wzrósł w lecie. Zobaczyli również, że ZUŻYCIE LODU wzrosło latem. I tak doszli do wniosku, że spożycie lodów doprowadziło do polio i przez pewien czas lody były demonizowane. „
źródło
W swojej pracy „Modele statystyczne i skóra obuwnicza” (1991) David Freedman przedstawia pewne przestrogi w badaniach epidemiologicznych. Proponuje analizę Snow'a dotyczącą cholery w Londynie jako sukces, nie ze względu na modelowanie statystyczne, ale raczej ze względu na staranne zbieranie danych. Oto streszczenie:
Metodologia socjologiczna . 21: 291–313.
źródło
Jednym z takich przypadków jest chemioterapia wysokodawkowa z ratowaniem przeszczepu szpiku jako leczenie zaawansowanego raka piersi w latach 90. Przeprowadzono serię niskiej jakości badań w celu przeforsowania ustawodawstwa nakazującego objęcie ubezpieczyciela zdrowotnego w niektórych stanach. Po zakończeniu dużych randomizowanych badań nie było żadnych wymiernych korzyści.
http://www.gao.gov/products/HEHS-96-83
źródło