"Trust the science" og "Follow the science" har været mantraer, der uophørligt gentages over mediernes ætere, på tryk og på Internet af udvalgte videnskabsmænd, politikere og journalister i næsten tre år nu, men har disse påstande forvirret politisk gevinst for videnskabelige fremskridt? Med andre ord, repræsenterer disse pandemiske buzzwords sunde videnskabelige ræsonnementer, eller er de et produkt af misforståelser vedrørende den accepterede vej for videnskabelig undersøgelse?
Det større problem er, at brugen af disse buzzwords kan ligge til grund for dybere videnskabelige misforståelser med hensyn til, hvordan forskning fungerer og bør fungere. Jeg diskuterer tre sådanne potentielle misforståelser af videnskab og forklarer deres forhold til den nuværende pandemi.
Misforståelse #1: Videnskaben fortæller dig, hvad du skal gøre
Kernen i "Følg videnskaben" er ideen om, at videnskabelig forskning instruerer folk i, hvordan de skal fortsætte givet de resulterende data fra et eksperiment - hvis X findes, så skal du gøre Y. Gabrielle Bauer for Brownstone Institute diskuterer dette fejlagtige ræsonnement og fokuserer hovedsageligt på det faktum, at mennesker, og ikke vira eller forskningsresultater, træffer beslutninger, og at disse beslutninger er baseret på værdier. Men man kan sige, at videnskaben leverer data, og at data er integreret i at vide, hvad man skal gøre; derfor fortæller videnskaben folk, hvordan de skal handle.
Selvom videnskaben leverer data, og ja, det giver mening for personlig og politisk beslutningstagning at være "datadrevet", betyder det ikke, at dataene alene instruerer mig eller dig eller nogen til at handle på den ene eller anden måde. Hvis du ved, at det regner udenfor, fortæller denne kendsgerning dig så alene: at medbringe en paraply, bære en regnfrakke, tage galocher på, alt det ovenstående, intet af ovenstående?
Fakta i et vakuum er ikke instruktioner til, hvordan man skal handle; snarere informerer de os om, hvad der er at foretrække i betragtning af vores baggrundstro og værdier. Hvis du ikke har noget imod at blive våd på dit morgenløb, vil dit outfit højst sandsynligt adskille sig fra en person, der er bange for vandskader på deres tøj. I begge tilfælde ved folk præcis det samme – det regner – men de kommer ikke til den samme konklusion. Dette skyldes, at data ikke giver ordrer; den informerer og giver grundlag for vejledning.
Da data - det, der opnås under videnskabelig forskning - informerer beslutningstagningen, er det afgørende, at beslutningstagere har videnskabelige kvalitetsdata at bruge. En måde, hvorpå dette kan ske, er ved at inddrage relevante parter i forskningen som deltagere. Når relevante parter ikke er inkluderet i forskningen, er de opnåede data af begrænset brug for dem. Covid-19 fase III-effektivitetsforsøgene er et eksempel herpå. Det BNT162b2 og mRNA-1273 forsøg udelukkede gravide og ammende kvinder; for disse individer var der således ingen videnskabelig dokumentation for dem at bruge til at træffe deres beslutning om at vaccinere eller ej – ingen data om vaccinens effektivitet eller sikkerhed.
Harriette Van Spall, i European Heart Journal, har kommenteret, at dette skridt var uberettiget, fordi der ikke var beviser for, at vaccinerne ville forårsage unødig skade på gravide kvinder eller deres barn. Hvad mere er det undersøgelser begyndte også at vise, at gravide kvinder havde en højere risiko for svær Covid-19 end ikke-gravide personer på samme alder; hvilket betyder, at hvis en gruppe krævede videnskabelige data om effektiviteten af vaccination, ville det være dem med størst risiko for negative resultater.
Nylige data fra Hanna og kolleger offentliggjort i JAMA Pediatrics viste, at cirka 45 % af deltagerne gav modermælksprøver, der indeholdt vaccine-mRNA – det er muligt, at gravide og ammende kvinder ville have haft gavn af at vide dette, før de besluttede sig for at vaccinere eller ej.
At "følge videnskaben" burde da indebære en tro på, at videnskabelig forskning bør informere en om et eller andet emne og ikke fortælle en, hvad man skal gøre - da den ikke kan gøre det. Videnskaben giver fakta og tal, ikke instruktioner eller kommandoer. Da forskning giver fakta, er det grundlæggende, at disse fakta gælder for personer, der træffer beslutninger, og det bliver ekstremt svært at vide, om man f.eks. skal vaccinere eller ej, hvis den demografiske person, som man tilhører, er udelukket fra at deltage - hvilket gør dataene uanvendelige. Det er svært at sige "Følg videnskaben", når relevant demografi ikke er inkluderet i videnskaben. Hvad er det egentlig disse personer har til hensigt at følge?
Misforståelse #2: Videnskab er værdifri
En anden potentiel misforståelse vedrørende videnskabelig undersøgelse er, at forskere lader deres værdier stå ved døren og adfærden værdifri forskning. I videnskabelige sammenhænge er denne position, ofte omtalt som det værdifrie ideal, blevet hævdet at være uholdbar, fordi værdier figurerer i forskellige trin af den videnskabelige metode.
Et kanonisk eksempel stammer fra Thomas Kuhns bog Strukturen af videnskabelige revolutioner, hvor han hævder, at langt mere end blot videnskabelig evidens bruges til at skubbe og trække forskere til at støtte en teori frem for en anden. Et mere nutidigt eksempel er Heather Douglas i hendes bog Videnskab, politik og det værdifrie ideal hvor hun argumenterer for, at sociale og etiske værdier spiller en rolle i produktionen og formidlingen af videnskab.
Den tidligere debat blandt forskere centrerede sig om, hvorvidt værdier burde eksistere i videnskaben, men den mere nutidige debat centrerer sig om, hvilke slags værdier der burde eksistere. Kuhn og synspunkter som hans hævder, at sandhedssøgende eller epistemiske værdier bør figurere: de værdier, der hjælper med at forstå dataene og vælge passende konklusioner at drage. Mens Douglas og lignende synspunkter fastholder, at yderligere værdier såsom etiske bekymringer også bør være en del af videnskaben. Uanset hvad er det for tiden en uangribelig holdning at konkludere, at værdier – uanset hvor de fortolkes – gør og bør være en del af videnskaben. Dette påvirker nødvendigvis, hvad og hvordan videnskab udføres.
En grund til, at individer kan antage, at værdier ikke hører hjemme i videnskaben, er, fordi forskning burde være objektiv og uden for rammerne af et individs subjektive overbevisninger – i det væsentlige burde videnskabsmænd have et syn fra ingenting. Dette ræsonnement løber dog ind i problemer i det øjeblik, den forlader stationen. Lad os undersøge emnet for at få inspiration.
Potentielt uden lægfolk at vide, har forskere kontrol over, hvad de studerer, hvordan de studerer det, hvordan de resulterende data indsamles og analyseres, og hvordan de empiriske resultater rapporteres. Faktisk er en artikel af Wicherts og kolleger udgivet i Grænser i psykologi beskriver 34 grader af frihed (områder inden for forskning), som forskere kan manipulere, som de vil. Disse frihedsgrader har også vist sig let at kunne udnyttes – hvis forskerne skulle beslutte det – af Simmons og kolleger som udførte to falske eksperimenter, hvor de viste, at virkelig vanvittige hypoteser kan understøttes af beviser, hvis eksperimentet udføres på en bestemt måde.
Det har også vist sig, at ens astrologiske tegn spiller en rolle for ens helbred – men det er selvfølgelig et resultat af udnyttelsen af frihedsgrader, nemlig at teste flere, ikke-præspecificerede hypoteser. At opnå visse resultater er muligvis ikke en funktion af videnskabelig undersøgelse, men snarere potentielt baseret på de værdier, som forskere importerer til deres undersøgelse.
Det kan alt sammen være fint og godt, men præcis hvordan påvirker værdier forskeres frihedsgrader – de aspekter af eksperimentering under forskerkontrol? For det første, forestil dig, at du er en videnskabsmand. Du skal først tænke over, hvad du gerne vil forske i. Du kan vælge et emne, der interesserer dig og vil udvide den nuværende forståelse af emnet. Men du kan blive trukket til et emne, der vedrører andres velbefindende, fordi du værdsætter at hjælpe mennesker i nød.
Uanset om du vælger det førstnævnte eller det sidste emne, har du gjort det af hensyn til værdier, epistemiske – videnskabelse eller etiske – at gøre det rigtige. Den samme slags ræsonnement vil finde ud af, hvem eksperimentet vil blive udført på, hvordan eksperimentet vil forløbe, hvilke data der indsamles, hvordan dataene analyseres, og hvad/hvordan dataene vil blive rapporteret.
Et eksempel herpå er udelukkelsen af små børn fra nogle fase III-vaccineforsøg: personer under 18 år blev udelukket. En årsag til dette kan være, at forskerne havde grund til at tro, at børn ville være i unødig risiko for at komme til skade, hvis de blev inkluderet. Den etiske værdi af at forebygge skade blev prioriteret til udelukkelse af den epistemiske værdi af at lære, hvor effektive vaccinerne ville være hos børn. Denne begrundelse kan også gælde udelukkelse af gravide og ammende kvinder samt immunkompromitterede personer.
Derudover kan værdier også ses i valget af endepunkter i vaccineforsøgene. Ifølge Peter Doshi i British Medical Journal, det primære endepunkt - hvad forskerne primært var optaget af at forstå - for fase III-forsøgene var forebyggelse af symptomatisk infektion. Det er vigtigt, at overførsel af virussen – fra vaccineret til vaccineret, eller uvaccineret til uvaccineret, eller vaccineret til uvaccineret eller uvaccineret til vaccineret – ikke blev undersøgt i disse forsøg.
For nylig, Janine Lille, formand for udviklede markeder, Pfizer kommenterede, at Pfizer-vaccinen ikke blev testet for at stoppe transmission, før den blev frigivet på markedet. Siden vaccinerne er kommet på markedet viser beviser, at de ikke ser ud til at stoppe overførslen, fordi den virusmængde, der kan ophobes i både vaccinerede og uvaccinerede individer, er ens, som opdaget i Nature Medicine. Selv forskning offentliggjort i New England Journal of Medicine der viser, at vaccination mindsker overførslen, rapporterer, at dette fald aftager indtil 12 uger efter vaccination, hvor overførslen ligner dem, der ikke er vaccineret.
Endnu en gang kan vi se, at valget om at undersøge, om vaccinerne forhindrer overførsel, eller død, eller hospitalsindlæggelse eller akut infektion er op til dem, der driver forsøget, og at disse beslutninger har en tendens til at være baseret på værdier. For eksempel bemærkede Small, at Pfizer var nødt til at "bevæge sig med videnskabens hastighed for at forstå, hvad der foregår på markedet." Derfor kan værdier, der stammer fra at udnytte et jomfrueligt marked, være det, der orienterede forskningen til at fokusere på de endepunkter, den gjorde.
Den videnskab, der er blevet udført under Covid-19, har ofte haft et praktisk slutmål. Typisk betød dette at give offentligheden rådgivning eller et produkt for at hjælpe med at bekæmpe virussen. Ulempen ved dette er, at forskningen har bevæget sig ret hurtigt, potentielt fordi hastigheden af information og nyttige produkter er blevet dybt værdsat. For eksempel BNT162b2 og mRNA-1273 Fase III forsøg havde en indledende opfølgningsperiode på ca. to måneder, men begge disse forsøg angav, at der var planlagt en løbende opfølgning på to år. To år og ikke to måneder er mere i overensstemmelse med vejledningen fra FDA om dette spørgsmål, som er, at fase III-forsøg bør vare fra et til fire år for at fastslå effektivitet og bivirkninger. Denne hurtighed kan have været prioriteret, fordi folk virkelig kunne have haft gavn af hurtig adgang. Denne hurtighed kunne dog også have været prioriteret af årsager, der stammer fra økonomisk gevinst eller andre mindre etiske grundlag.
Uanset begrundelsen for forskningstempoet, de undersøgte variable og de demografiske ekskluderede, bør det være klart, at videnskaben indeholder – på godt og ondt – personlige værdier. Det betyder, at både forskerne og dem, der "Følger videnskaben", træffer værdibaserede beslutninger, uanset hvor "datadrevne" sådanne beslutninger er truffet for at være. Det vil sige, at den forskning, der udføres, ikke er objektiv, men snarere indeholder forskerholdte, subjektive værdier.
Misforståelse #3: Videnskab er upartisk
Gennem hele pandemien har jeg hørt enkeltpersoner sige højt, at lægfolk skal "Stol på videnskaben", hvilket jeg konstant finder mærkeligt i betragtning af, at landskabet i den videnskabelige litteratur er bemærkelsesværdigt opdelt. Hvilken videnskab skal jeg eller nogen anden helhjertet stole på? I en spids artikel af Naomi Oreskes i Scientific American, forklarer hun, at videnskab er en "proces med læring og opdagelse." Mere generelt bevæger denne proces sig i anfald og starter og er ikke lineær i sin progression, men bevæger sig her og derhen og er nogle gange afhængig af eureka-øjeblikke, der var uventede.
Oreskes' hovedpointe er, at de, der hævder, at "videnskaben har ret", tager fejl, fordi de grundlæggende misforstår, hvordan videnskaben fungerer. En undersøgelse "beviser" ikke noget, og politiseret videnskab er ikke sand i kraft af at være sensationaliseret af magthaverne. Det følger heraf, at hvis skepsis er den korrekte måde at møde videnskabelig evidens på, så skal folk næppe skældes ud for ikke at "tillid til videnskaben", da det er den korrekte holdning at indtage.
Dette indvarsler i min misforståelse #3, fordi personer, der udråber "Stol på videnskaben", ser ud til at tro, at videnskaben og dens præsentation er upartisk. Virkeligheden er, at videnskab ofte indebærer hvirvler af uenige eksperter, nogle som forklarer, at teori X er overlegen i forhold til teori Y, mens andre klager over, at det modsatte er sandt. Resultatet er, at der er behov for yderligere empirisk arbejde for at udjævne detaljerne i hver teori og vise – eksperimentelt og logisk – hvorfor én teori virkelig er overlegen. Bias kan imidlertid sive ind i denne proces på to niveauer: Forskere kan bevidst eller ubevidst konstruere eksperimenter, der sigter mod at favorisere en hypotese eller nedbryde en anden hypotese; det kan også indgå i præsentationen af videnskaben – hvor den ene side af debatten præsenteres, som om der ikke eksisterer nogen debat.
Med hensyn til det første niveau af bias, selve forskningen, stammer de mest gribende eksempler fra finansieringskilder, hvor det er blevet fundet i flere domæner, at industrisponserede forsøg har tendens til at give mere gunstige resultater. For eksempel en analyse offentliggjort i Intensivmedicin udført af Lundh og kolleger konkluderede: "Lægemiddel- og udstyrsundersøgelser sponsoreret af produktionsvirksomheder har mere gunstige effektivitetsresultater og konklusioner end undersøgelser sponsoreret af andre kilder."
Tilsvarende er en undersøgelse offentliggjort i JAMA Internal Medicine viste, at industri-sponsorerede undersøgelser af sukker (saccharose) nedtonede sin rolle i forbindelse med koronar hjertesygdom og udpegede fedt og kolesterol som ansvarlige. Forfatterne går så langt som til at sige: "Politikudvalg bør overveje at give mindre vægt til fødevareindustriens finansierede undersøgelser," og i stedet fokusere på anden forskning, der tager alvorligt virkningen af tilsat sukker på hjertesygdomme.
Dette kan være en indlysende pointe at gøre, at dem med en økonomisk interesse i resultatet af en undersøgelse kan gøre ting for at sikre et positivt resultat, men hvor indlysende dette punkt er, er der forskning til at understøtte det. Mere til punkt og prikke, hvis det er så indlysende, hvordan kan det så være, at når milliarder af dollars er på spil, kan de farmaceutiske virksomheder, der konkurrerer om vaccine og antiviral markedsplads, ikke gøre noget for at påvirke resultaterne?
En potentiel kilde til skævhed i Pfizers fase III-vaccineforsøg er blevet forklaret af Brook Jackson, som fortalte British Medical Journal om fejlene begået af Ventavia Research Group, som havde til opgave at teste vaccinen. Ifølge Jackson omfattede nogle af fejlene: "Mangel på rettidig opfølgning af patienter, der oplevede uønskede hændelser", "Vacciner opbevares ikke ved korrekte temperaturer" og "Fejlmærkede laboratorieprøver" blandt andre. Direkte fejl i udførelse af forskning har kapacitet til at påvirke resultaterne, fordi de opnåede data kan afspejle de begåede fejl og ikke virkningen af undersøgte variabler.
Et andet eksempel på potentiel bias er brugen af visse statistiske mål frem for andre. Ifølge Olliaro og kolleger i en artikel offentliggjort i Lancet-mikroben vaccineforsøgene anvendte relativ risikoreduktion, hvilket gav høje karakterer til vaccinerne for effektivitet. Men skulle de have brugt absolut risikoreduktion, ville den målte effekt have været langt lavere.
For eksempel bemærker forfatterne de "relative risikoreduktioner på 95% for Pfizer-BioNTech, 94% for Moderna-NIH, 91% for Gamaleya, 67% for J&J og 67% for AstraZeneca-Oxford-vaccinerne. ” Og når absolut risikoreduktion anvendes, falder effekten væsentligt, "1.3 % for AstraZeneca-Oxford, 1.2% for Moderna-NIH, 1.2% for J&J, 0.93% for Gamaleya og 0.84% for Pfizer-BioNTech-vaccinerne ."
Ud over den bias, der kan introduceres under empirisk forskning, er der bias, der kan opstå på grund af repræsentationen af videnskab af medier, videnskabsmænd og politikere. På trods af at den videnskabelige litteratur ikke er afklaret, vælger de udefra, der kigger ind – potentielt med hjælp fra forskere – empirisk information til at præsentere for offentligheden. Denne metode tillader dem, der vælger informationen, at male et billede, der passer til en bestemt fortælling og ikke til det faktiske videnskabelige landskab. Af betydning får denne variation af bias det til at se ud som om forskningen er endelig; dette forstærker ideen om "Stol på videnskaben."
Et eksempel på det er de forskellige måder, regeringer håndterer vaccinebooster-programmer på. Det CDC i USA anbefaler folk på fem år og ældre at få en booster, hvis deres sidste vaccination var mindst to måneder før. Tilsvarende i Canada det anbefales, under visse omstændigheder, at personer skal få en booster tre måneder efter deres sidste vaccination.
Disse anbefalinger står i skærende kontrast til Danmark hvor anbefalingen lyder som følger: "Risikoen for at blive alvorligt syg af covid-19 stiger med alderen. Derfor vil personer, der er fyldt 50 år og særligt udsatte personer, blive tilbudt vaccination.” Disse lande har adgang til de samme data, men har valgt at komme til kontrasterende anbefalinger til deres borgere - som alle angiveligt er baseret på videnskaben.
Desuden kan sloganet "Sikker og effektiv" med hensyn til godkendte Covid-19-vacciner også være et eksempel på skævhed i præsentationen af forskning, fordi en gruppe canadiske videnskabsmænd for nylig har skrevet en brev til Canadas Chief Public Health Officer og sundhedsministeren, der anmoder om mere gennemsigtighed med hensyn til risici og usikkerheder ved vaccination.
I det væsentlige gør brevet det klart, at disse videnskabsmænd mener, at den canadiske regering ikke har informeret canadiske borgere ordentligt. På trods af denne tilregnelse, Sundhed Canada siger, "Alle COVID-19-vacciner godkendt i Canada er bevist sikre, effektive og af høj kvalitet” (fed i original), og syd for grænsen den CDC bemærker, at "COVID-19-vacciner er sikker og effektiv” (fed i original). I hvert fald mener visse videnskabsmænd, at yderligere videnskabelig diskurs er nødvendig for at sikre, at borgerne er korrekt informeret og ikke partiske, men de beskeder, som borgerne i øjeblikket modtager, afspejler ikke dette.
Et andet eksempel er transmission. Det er blevet rapporteret af CBC at vacciner faktisk forhindrer smitte, men som tidligere nævnt er det ikke tilfældet. Mere spændende er det, at omkring det tidspunkt, hvor vaccinerne kom på markedet, teoretiserede forskere, at blot baseret på virkningsmekanismerne ville det være usandsynligt, at vaccinerne kunne forhindre transmission.
Videnskaben, dens praksis og formidling, har potentialet for, at bias kan sive ind til enhver tid, og det ville være en fejl, som påpeget af Oreskes at antage, at videnskaben er korrekt på grund af, hvordan den gøres, eller hvem der var involveret, eller hvem der har præsenteret fundene. På trods af sådanne påstande har Covid-19-pandemien sammen med sloganet "Trust the science" ændret det ønskede perspektiv fra sund skepsis til blind accept. En sådan ikke-kritisk accept af data, endsige forskning, der finder sted med "videnskabens hastighed", burde give pause. Videnskaben bevæger sig fremad, når der fremsættes indvendinger og hypoteser finjusteres, ikke når enighed opstår, blot fordi en myndighed har bestemt det.
At genkende misforståelser
Misforståelserne repræsenterer potentielle måder, hvorpå individer ukorrekt har set videnskabelig forskning og dens anvendelse under pandemien og afspejler de anvendte mantraer sammen med præsentationen og hastigheden af opdagelser. Anerkendelse af disse misforståelser burde give et mere solidt grundlag for at bedømme sandheden af videnskabelige påstande, nødvendigheden af slogans og strengheden af videnskabelig forskning. At blive informeret burde være den foretrukne metode til at komme igennem og afslutte denne pandemi, men at blive informeret kræver erkendelse af misforståelser og knowhow til at tænke anderledes.
Udgivet under a Creative Commons Attribution 4.0 International licens
For genoptryk, sæt venligst det kanoniske link tilbage til originalen Brownstone Institute Artikel og forfatter.