Vetenskapen missuppfattad: Hur Covid-epoken förstörde förståelsen

"Trust the science" och "Follow the science" har varit mantran som oupphörligt upprepats i medias eter, i tryck och på Internet av utvalda vetenskapsmän, politiker och journalister i nästan tre år nu, men har dessa påståenden förvirrat politisk vinst för vetenskapliga framsteg? Med andra ord, representerar dessa pandemiska modeord sunda vetenskapliga resonemang eller är de produkten av missuppfattningar om den accepterade vägen för vetenskaplig undersökning?

Den större frågan är att användningen av dessa modeord kan ligga till grund för djupare vetenskapliga missuppfattningar om hur forskning fungerar och bör fungera. Jag diskuterar tre sådana potentiella missuppfattningar om vetenskap och förklarar deras relation till den nuvarande pandemin. 

Missuppfattning #1: Vetenskapen talar om för dig vad du ska göra

Kärnan i "Följ vetenskapen" är idén att vetenskaplig forskning instruerar människor om hur de ska gå tillväga givet de resulterande data från ett experiment – ​​om X hittas måste du göra Y. Gabrielle Bauer för Brownstone Institute diskuterar detta felaktiga resonemang och fokuserar främst på det faktum att människor, och inte virus eller forskningsrön, fattar beslut och att dessa beslut baseras på värderingar. Men man kan säga att vetenskapen tillhandahåller data och att data är en integrerad del av att veta vad man ska göra; Därför berättar vetenskapen människor hur de ska agera. 

Även om vetenskapen tillhandahåller data och ja, det är meningsfullt att personligt och politiskt beslutsfattande är "datadrivet", innebär det inte att data ensam instruerar mig eller dig eller någon att agera på ett eller annat sätt. Om du vet att det regnar ute, säger bara detta faktum dig att: ta med ett paraply, bära en regnrock, ta på dig galoscher, allt ovanstående, inget av ovanstående?

Fakta i ett vakuum är inte instruktioner för hur man ska agera; snarare informerar de oss om vad som är att föredra med tanke på vår bakgrundsövertygelse och värderingar. Om du inte har något emot att bli blöt på din morgonlöpning kommer din outfit troligen att skilja sig från någon som är rädd för vattenskador på sina kläder. I båda fallen vet folket exakt samma sak – det regnar – men de kommer inte till samma slutsats. Detta beror på att data inte ger order; den informerar och ger underlag för vägledning. 

Eftersom data – det som erhålls under vetenskaplig forskning – informerar beslutsfattandet är det viktigt att beslutsfattarna har vetenskapliga data av hög kvalitet att använda. Ett sätt på vilket detta kan ske är att involvera relevanta parter i forskningen som deltagare. När relevanta parter inte inkluderas i forskningen är de erhållna uppgifterna till begränsad nytta för dem. Covid-19 fas III-effektivitetsprövningarna är ett exempel. De BNT162b2 och mRNA-1273 prövningar uteslöt gravida och ammande kvinnor; Det fanns alltså inga vetenskapliga bevis för dessa individer att använda för att fatta sitt beslut om att vaccinera eller inte – inga data om vaccinets effektivitet eller säkerhet. 

Harriette Van Spall, i European Heart Journal, har kommenterat att detta drag var omotiverat eftersom det inte fanns några bevis som tydde på att vaccinerna skulle orsaka otillbörlig skada på gravida kvinnor eller deras barn. Vad mer är det studier började också visa att gravida kvinnor löpte en högre risk att drabbas av svår Covid-19 än icke-gravida individer i samma ålder; vilket betyder att om någon grupp behövde vetenskapliga data om effektiviteten av vaccination skulle det vara de som löper störst risk för negativa resultat. 

Senaste data från Hanna och kollegor publicerade i JAMA Pediatrics visade att cirka 45 % av deltagarna gav bröstmjölksprover som innehöll vaccin-mRNA – det är möjligt att gravida och ammande kvinnor skulle ha gynnats av att veta detta innan de beslutade sig för att vaccinera eller inte. 

Att ”Följa vetenskapen” borde då innebära en övertygelse om att vetenskaplig forskning bör informera en om någon fråga och inte tala om för en vad man ska göra – eftersom den inte kan göra det. Vetenskapen tillhandahåller fakta och siffror, inte instruktioner eller kommandon. Eftersom forskning ger fakta är det grundläggande att dessa fakta gäller för personer som fattar beslut och det blir extremt svårt att veta om man ska vaccinera eller inte om den demografiska personen du tillhör är utesluten från att delta – vilket gör uppgifterna otillämpliga. Det är svårt att spruta ut "Följ vetenskapen" när relevant demografi inte ingår i vetenskapen. Vad exakt är dessa individer avsedda att följa? 

Missuppfattning #2: Vetenskap är värdelös

En annan potentiell missuppfattning när det gäller vetenskaplig forskning är att forskare lämnar sina värderingar vid dörren och agerandet värdefritt forskning. I vetenskapliga sammanhang har denna position, ofta kallad det värdefria idealet, hävdats vara ohållbar eftersom värden förekommer i olika steg i den vetenskapliga metoden.

Ett kanoniskt exempel kommer från Thomas Kuhns bok Strukturen för vetenskapliga revolutioner, där han hävdar att mycket mer än bara vetenskapliga bevis används för att driva och dra forskare att stödja en teori framför en annan. Ett mer samtida exempel är Heather Douglas i hennes bok Vetenskap, politik och det värdefria idealet där hon argumenterar för att sociala och etiska värderingar spelar en roll för framställning och spridning av vetenskap. 

Den tidigare debatten bland forskare kretsade kring huruvida värderingar borde existera inom vetenskapen, men den mer samtida debatten kretsar kring vilka typer av värderingar som borde finnas. Kuhn och åsikter som hans hävdar att sanningssökande eller epistemiska värden bör förekomma: de värden som hjälper till att förstå data och välja lämpliga slutsatser att dra. Medan Douglas och liknande åsikter hävdar att ytterligare värderingar som etiska frågor också bör vara en del av vetenskapen. Oavsett vilket förblir det en för närvarande opåverkad position att dra slutsatsen att värderingar – hur de än tolkas – gör och bör vara en del av vetenskapen. Detta påverkar nödvändigtvis vad och hur vetenskap görs. 

En anledning till att individer kan anta att värderingar inte hör hemma i vetenskapen är för att forskning borde vara objektiv och utanför räckvidden för varje individs subjektiva övertygelser – i grunden borde vetenskapsmän ha en syn från ingenstans. Detta resonemang stöter dock på problem i det ögonblick det lämnar stationen. Låt oss titta på forskning om ämnet för inspiration.

Potentiellt utan att lekmän vet om det, har forskare kontroll över vad de studerar, hur de studerar det, hur de resulterande data samlas in och analyseras och hur de empiriska resultaten rapporteras. Faktum är att en artikel av Wicherts och kollegor publicerad i Gränser i psykologi beskriver 34 frihetsgrader (områden inom forskning) som forskare kan manipulera hur de vill. Dessa frihetsgrader har också visat sig vara lätta att utnyttja – om forskare skulle besluta det – av Simmons och kollegor som genomförde två skenexperiment där de visade att verkligt galna hypoteser kan stödjas av bevis om experimentet utförs på ett speciellt sätt.

Det har också visat sig att ens astrologiskt tecken spelar en roll för ens hälsa – men detta berodde naturligtvis på utnyttjandet av frihetsgrader, nämligen att testa flera, icke-fördefinierade hypoteser. Att erhålla vissa resultat kanske inte är en funktion av vetenskaplig undersökning, utan snarare potentiellt baserat på de värden som forskare importerar till sin undersökning. 

Allt detta kan vara bra och bra, men exakt hur påverkar värderingar forskarnas frihetsgrader – de aspekterna av experiment under forskarkontroll? Föreställ dig till att börja med att du är en vetenskapsman. Du måste först fundera på vad du vill forska i. Du kan välja ett ämne som intresserar dig och som skulle utöka din nuvarande förståelse av ämnet. Men du kanske dras till ett ämne som rör andras välbefinnande eftersom du värdesätter att hjälpa människor i nöd.

Oavsett om du väljer det förra eller det senare ämnet har du gjort det av värderingsskäl, epistemiska – kunskapsskapande eller etiska – att göra det som är rätt. Samma typ av resonemang kommer att figurera i vem experimentet kommer att göras på, hur experimentet kommer att fortgå, vilken data som samlas in, hur data analyseras och vad/hur data kommer att rapporteras. 

Ett exempel på detta är uteslutningen av små barn från vissa fas III-vaccinförsök: individer under 18 år exkluderades. En anledning till detta kan vara att forskarna hade anledning att tro att barn skulle löpa onödig risk att skadas om de inkluderades. Det etiska värdet av att förebygga skada prioriterades till uteslutande av det epistemiska värdet av att lära sig hur effektiva vaccinerna skulle vara hos barn. Detta resonemang kan även gälla uteslutning av gravida och ammande kvinnor, samt immunförsvagade individer. 

Dessutom kan värden ses i valet av effektmått även i vaccinförsöken. Enligt Peter Doshi i British Medical Journal, den primära slutpunkten – vad forskarna främst var angelägna om att förstå – för fas III-studierna var förebyggande av symtomatisk infektion. Viktigt är att överföring av viruset – från vaccinerad till vaccinerad, eller ovaccinerad till ovaccinerad, eller vaccinerad till ovaccinerad, eller ovaccinerad till vaccinerad – inte studerades i dessa prövningar. 

Nyligen, Janine Small, VD för utvecklade marknader, Pfizer kommenterade att Pfizer-vaccinet inte testades för att stoppa överföring innan det släpptes på marknaden. Sedan vaccinerna har kommit in på marknaden visar bevis på att de inte verkar stoppa överföringen eftersom virusmängden som kan ackumuleras hos både vaccinerade och ovaccinerade individer är liknande, som upptäckts i Nature Medicine. Även forskning publicerad i New England Journal of Medicin som visar att vaccination minskar överföringen rapporterar att denna minskning avtar fram till 12 veckor efter vaccination där överföringen blir liknande de ovaccinerade. 

Återigen kan vi se att valet att studera om vaccinerna förhindrar överföring, eller dödsfall, eller sjukhusvistelse eller akut infektion är upp till de som driver försöket, och att dessa beslut tenderar att baseras på värderingar. Till exempel påpekade Small att Pfizer var tvungen att "röra sig i vetenskapens hastighet för att förstå vad som händer på marknaden." Sålunda kan värderingar som härrör från att utnyttja en jungfrulig marknad vara det som styrde forskningen att fokusera på de slutpunkter den gjorde. 

Vetenskapen som har utförts under Covid-19 har ofta haft ett praktiskt slutmål. Vanligtvis innebar detta att ge råd eller en produkt till allmänheten för att hjälpa till att bekämpa viruset. Nackdelen med detta är att forskningen har gått ganska snabbt, potentiellt på grund av att hastigheten på information och användbara produkter har värderats djupt. Till exempel BNT162b2 och mRNA-1273 Fas III-studier hade en initial uppföljningsperiod på cirka två månader, men båda dessa studier angav att en pågående uppföljning på två år var planerad. Två år och inte två månader är mer i linje med vägledningen från FDA i denna fråga, som är att fas III-studier bör pågå från ett till fyra år för att fastställa effekt och biverkningar. Denna snabbhet kan ha prioriterats eftersom människor verkligen hade kunnat dra nytta av snabb åtkomst. Denna snabbhet kunde dock också ha prioriterats av skäl som härrörde från ekonomisk vinning eller andra mindre etiska grunder. 

Oavsett resonemanget för forskningstakten, de studerade variablerna och demografin utesluten, bör det stå klart att vetenskapen innehåller – på gott och ont – personliga värderingar. Det betyder att både forskarna och de som "Följer vetenskapen" fattar värdebaserade beslut, hur "datadrivna" sådana beslut än görs. Det vill säga, den forskning som görs är inte objektiv, utan innehåller snarare forskarhållna, subjektiva värderingar. 

Missuppfattning #3: Vetenskapen är opartisk

Under hela pandemin har jag hört individer säga högt att lekmän måste "lita på vetenskapen", vilket jag ständigt tycker är konstigt med tanke på att landskapet inom den vetenskapliga litteraturen är anmärkningsvärt delat. Så vilken vetenskap ska jag eller någon annan helhjärtat lita på? I en tillspetsad artikel av Naomi Oreskes i Scientific American, förklarar hon att vetenskap är en "process av lärande och upptäckt." Mer allmänt rör sig denna process i anfall och startar och är inte linjär i sin progression utan rör sig hit och dit och förlitar sig ibland på eureka-ögonblick som var oväntade.

Oreskes huvudpoäng är att de som hävdar att ”vetenskap har rätt” har fel eftersom de i grunden missförstår hur vetenskap fungerar. En studie "bevisar" ingenting, och politiserad vetenskap är inte sann i kraft av att den är sensationell av makthavarna. Det följer att om skepticism är det korrekta sättet att möta vetenskapliga bevis, så borde folk knappast skällas ut för att de inte "litar på vetenskapen", eftersom det är den korrekta inställningen att inta. 

Detta förebådar min missuppfattning #3 eftersom individer som framhåller "Trust the science" verkar tro att vetenskapen och dess presentation är opartisk. Verkligheten är att vetenskap ofta medför virvlar av oeniga experter, vissa som förklarar att teori X är överlägsen teori Y, medan andra klagar på att det motsatta är sant. Resultatet är att ytterligare empiriskt arbete behövs för att utjämna detaljerna i varje teori och visa – experimentellt och logiskt – varför en teori verkligen är överlägsen. Bias kan emellertid tränga in i denna process på två nivåer: forskare kan medvetet eller omedvetet konstruera experiment som syftar till att gynna någon hypotes eller försämra någon annan hypotes; den kan också komma in i presentationen av vetenskapen – där en sida av debatten presenteras som om ingen debatt existerar. 

När det gäller den första nivån av partiskhet, den för själva forskningen, härrör de mest gripande exemplen från finansieringskällor där det har funnits i flera domäner att industrisponsrade försök tenderar att ge mer gynnsamma resultat. Till exempel en analys publicerad i Intensivmedicin genomförd av Lundh och kollegor drog slutsatsen: "Läkemedels- och enhetsstudier sponsrade av tillverkande företag har mer gynnsamma effektresultat och slutsatser än studier sponsrade av andra källor."

På samma sätt har en studie publicerad i JAMA Internal Medicine visade att industrisponsrade studier på socker (sackaros) tonade ner sin roll vid kranskärlssjukdom och pekade ut fett och kolesterol som ansvariga. Författarna går så långt som att säga, "Policyskapande kommittéer bör överväga att ge mindre vikt åt livsmedelsindustrifinansierade studier", och istället fokusera på annan forskning som tar på allvar effekten av tillsatta sockerarter på hjärtsjukdomar. 

Detta kan vara en uppenbar poäng att påpeka, att de som har ett ekonomiskt intresse av resultatet av en studie kan göra saker för att säkerställa ett positivt resultat, men hur uppenbart det än är så finns det forskning som stödjer det. Mer till saken, om det är så uppenbart, hur kan det då komma sig att när miljarder dollar står på spel kanske läkemedelsföretagen som tävlar om utrymme för vaccin och antivirala marknader inte gör saker för att påverka resultaten?

En potentiell källa till partiskhet i Pfizers fas III-vaccinstudie har förklarats av Brook Jackson, som berättade för British Medical Journal om de fel som begåtts av Ventavia Research Group, som hade i uppdrag att testa vaccinet. Enligt Jackson inkluderade några av felen: "Brist på snabb uppföljning av patienter som upplevde biverkningar", "vacciner som inte förvaras vid rätt temperatur" och "felmärkta laboratorieprover", bland annat. Direkta fel i att bedriva forskning har förmågan att påverka resultaten eftersom de erhållna uppgifterna kan återspegla de fel som gjorts och inte effekten av studerade variabler. 

Ett annat exempel på potentiell bias är användningen av vissa statistiska mått framför andra. Enligt Olliaro och kollegor i en artikel publicerad i Lancet Microbe vaccinförsöken använde relativ riskreduktion, vilket gav höga betyg till vaccinerna för effektivitet. Men skulle de ha använt absolut riskreducering hade den uppmätta effekten varit mycket lägre.

Till exempel noterar författarna de "relativa riskminskningarna på 95 % för Pfizer–BioNTech, 94 % för Moderna–NIH, 91 % för Gamaleya, 67 % för J&J och 67 % för AstraZeneca–Oxford-vaccinerna. ” Och när absolut riskreduktion används sjunker effekten avsevärt, "1.3 % för AstraZeneca–Oxford, 1.2 % för Moderna–NIH, 1.2 % för J&J, 0.93 % för Gamaleya och 0.84 % för Pfizer–BioNTech-vaccinerna .” 

Utöver den bias som kan introduceras under empirisk forskning finns det bias som kan uppstå på grund av representationen av vetenskap av media, vetenskapsmän och politiker. Trots att den vetenskapliga litteraturen inte är klar, plockar de utanför som tittar in – potentiellt med hjälp av forskare – empirisk information att presentera för allmänheten. Denna metod tillåter de som väljer informationen att måla en bild som passar en viss berättelse och inte det faktiska vetenskapliga landskapet. Viktigt att denna variation av fördomar får det att verka som om forskningen är definitiv; detta befäster ytterligare idén om "lita på vetenskapen." 

Ett exempel på detta är de olika sätten regeringar hanterar vaccinförstärkningsprogram. De CDC i USA rekommenderar personer i åldern fem och äldre att få en booster om deras senaste vaccination var minst två månader tidigare. På samma sätt, i Kanada det rekommenderas, under vissa omständigheter, att individer ska få en booster tre månader efter sin senaste vaccination.

Dessa rekommendationer står i skarp kontrast till rekommendationerna Danmark där rekommendationen är följande: ”Risken att bli svårt sjuk av covid-19 ökar med åldern. Därför kommer personer som har fyllt 50 år och särskilt utsatta att erbjudas vaccination.” Dessa länder har tillgång till samma data, men har valt att komma till kontrasterande rekommendationer för sina medborgare – som alla förmodligen är baserade på vetenskapen. 

Dessutom kan sloganen "Säker och effektiv" med avseende på godkända Covid-19-vacciner också vara ett exempel på partiskhet i presentationen av forskning eftersom en grupp kanadensiska forskare nyligen har skrivit en brev till Kanadas Chief Public Health Officer och hälsoministern som ber om mer öppenhet angående riskerna och osäkerheterna med vaccination.

I huvudsak klargör brevet att dessa forskare anser att den kanadensiska regeringen inte har informerat kanadensiska medborgare ordentligt. Trots denna tillmätning, Hälsa Kanada säger: "Alla covid-19-vacciner godkända i Kanada är bevisat säkra, effektiva och av hög kvalitet” (fetstilt i original), och söder om gränsen den CDC noterar att "COVID-19-vacciner är säker och effektiv” (fetstil i original). Åtminstone vissa vetenskapsmän anser då att ytterligare vetenskaplig diskurs är nödvändig för att säkerställa att medborgarna är korrekt informerade och inte partiska, men de meddelanden som för närvarande tas emot av medborgarna återspeglar inte detta. 

Ett annat exempel är överföring. Det har rapporterats av CBC att vaccin faktiskt förhindrar överföring, men som tidigare nämnts är så inte fallet. Mer intressant är att runt den tid då vaccinerna kom in på marknaden, teoretiserade forskare att helt enkelt baserat på verkningsmekanismerna skulle det vara osannolikt att vaccinerna skulle kunna förhindra överföring. 

Vetenskapen, dess utövande och spridning, har potential för partiskhet att sippra in när som helst och det skulle vara ett misstag, som påpekat av Oreskes att anta att vetenskapen är korrekt på grund av hur den görs eller vem som var inblandad eller vem som har presenterat resultaten. Trots sådana påståenden har Covid-19-pandemin tillsammans med sloganen "Trust the science" förändrat det önskade perspektivet från ett av sund skepsis till blind acceptans. Sådant icke-kritiskt accepterande av all data, än mindre forskning som sker i "vetenskapens hastighet", borde ge paus. Vetenskapen går framåt när invändningar görs och hypoteser finjusteras, inte när enighet uppstår bara för att en myndighet har dekreterat det. 

Att känna igen missuppfattningar

Missuppfattningarna representerar potentiella sätt som individer har felaktigt sett på vetenskaplig forskning och dess användning under pandemin och reflekterar de mantran som används tillsammans med presentationen och hastigheten för upptäckter. Ett erkännande av dessa missuppfattningar borde ge en mer solid grund för att bedöma sanningshalten i vetenskapliga påståenden, nödvändigheten av slagord och den vetenskapliga forskningens stringens. Att vara informerad borde vara den föredragna metoden för att ta sig igenom och avsluta denna pandemi, men för att bli informerad krävs insikt om missuppfattningar och kunskap att tänka annorlunda.