چرا نباید از نتایج یافته‌های مقدماتی هیجان‌زده شد؟

به‌تازگی دو مطالعه‌ی جدید براساس آزمایش‌های آنتی‌بادی در کالیفرنیا، به‌صورت پیش‌انتشار دردسترس قرار گرفت و درحالی‌که نتایج ضعیف و مقدماتی هستند، به عناوین خبری تبدیل شده‌اند. زومیت نیز هفته‌ی گذشته نتایج پژوهش سانتاکلارا را پوشش داد. یکی از متخصصان بیماری‌های عفونی به مجله‌ی وایرد گفت که روش‌های پژوهش «مشکوک» بودند اما او از این واقعیت خشنود بود که چنین پژوهش‌هایی انجام می‌شود. او گفت «فقط دیدن اولین قطعه از داده‌ها کاملا هیجان‌انگیز است.»«مشکوک» و درعین‌حال «هیجان‌انگیز»: ما قبلا این نمایش را دیده‌ایم.( دوربین بیسیم چرخشی ) در هفته‌های اخیر، دیگر یافته‌های به‌شدت ناقص ولی همچنین «معنادار، مهم و کاملا هیجان‌انگیز» درمورد مباحث مرتبط با همه‌گیری راه خود را به مقالات باز کرده‌اند. گزارش هفته‌ی گذشته‌ی وایرد را درمورد مقاله‌ی پیش‌چاپی از دانشگاه نیویورک درنظر بگیرید که نشان‌دهنده‌ی ارتباط میان چاقی و شدت کووید ۱۹ بود. طبق گزارشی در نیویورک‌تایمز، لورا هورویتز، نویسنده‌ی ارشد این مطالعه، هشدار داد که «این یافته‌ها مقدماتی بوده و برخی داده‌ها هنوز ناقص هستند». سپس مانند جادو، در پاراگراف بعدی چنین می‌آید که: «دکتر هورویتز گفت نتایج این مطالعه درزمینه‌ی مراقبت از بیمار واضح بود».یافته‌های مقدماتی، داده‌های ناقص، نتایج واضح: علم! شواهد ما هرگز کامل نیستند و قبل از اینکه درک ما از مسائل کامل شود، همیشه نیاز خواهیم داشت تصمیماتی بگیریم، خصوصا وقتی که هزاران نفر هر روز براثر ویروسی که قبلا دیده نشده است، جان خود را از دست می‌دهند. اما ایده‌ای خام، درمیان وحشت از این بحران، ظاهر شده است: اینکه هر داده‌ای، اگرچه بی‌کیفیت، بهتر از هیچ چیز است. جان یوآنیدیس یکی از نویسندگان پژوهش آنتی‌بادی در کالیفرنیا از دانشگاه استنفورد اعتراف کرد:این مطالعه کامل نیست اما بهترین علمی است که می‌توان انجام داد.این مسئله خطرناک و اشتباه است. ( دوربین کوچک مخفی ) همان‌طور که خود یوآنیدیس قبلا نشان داده است، پایین‌آوردن استاندارد مطالعات علمی در مواقع عادی هم می‌تواند خطرناک باشد و در شرایط حاضر، این امر می‌تواند بدتر باشد. بسیار حیاتی است که دانش را در مواجهه‌با همه‌گیری با حداکثر سرعت ممکن جمع‌آوری کنیم اما فداکردن استانداردهای علمی موجب تسریع این روند نشده و برعکس، کاهش سرعت پیشرفت آن را درپی داشته است.تمایل به مصالحه‌کردن و کاهش سخت‌گیری در انجام مطالعات به‌خاطر سرعت بخشیدن به آن‌ها، در تمام سطوح پژوهشی به چشم می‌خورد. دانشمندان با عجله در تلاش هستند تا ویروس و شیوع آن را درک کنند و راه‌هایی برای درمان، پیشگیری و کنترل آن پیدا کنند. پزشکان در مطالعات کنترل‌نشده درحال آزمایش داروهای کاندیدا هستند و اغلب بسیاری از داروها را در یک زمان و تحت پروتکل «استفاده‌ی دلسوزانه» مورد آزمایش قرار می‌دهند. استفاده‌ی دلسوزانه به‌معنای آخرین راه چاره برای بیماران به‌شدت بیماری است که گزینه‌‌ی دیگری ندارند. سپس داده‌های «هیجان‌انگیز» حاصل‌از این کارهای شتاب‌زده به‌صورت پیش‌انتشار دردسترس قرار می‌گیرند و حتی بدون اینکه بازبینی و داوری شوند، توجه پزشکان، گزارشگران و عموم مردم را جلب می‌کنند.ما دقیقا از این رهاسازی دیوانه‌وار رویه‌های علمی چه چیزی به دست آورده‌ایم؟ هنوز زود است که با اطمینان سخن بگوییم اما کاملا ممکن است که سرانجام برخی نتایج حاصل‌از مطالعات غیردقیق به‌شدت مورد انتقاد قرار گیرند، درست همان‌طور که برخی از مطالعات دارای کیفیت بالاتر ممکن است درنهایت معلوم شود که اشتباه بوده‌اند.البته در همین حین نیز برخی از پیامدهای منفی حاصل از این روند آشکار است. همان‌طور که کارهای بی‌دقت به‌شدت افزایش می‌یابد، نتایج نامطمئن در مجله‌ها، سرورهای پیش‌انتشار و سایت‌های اینترنتی پخش می‌شود و تمایز واقعیت از تصورات باطل دشوار می‌شود. در حاشیه‌ها، این موضوع می‌تواند موجب سوق‌دادن مردم به‌سمت درمان‌های تاییدنشده و به‌طور بالقوه خطرناک شود، مثل مرد آریزونایی که در ماه مارس پس از تلاش برای خوددرمانی با کلروکین جان خود را از دست داد. اما بزرگ‌ترین مضرات، آن‌هایی هستند که وارد جریان اصلی سیستم مراقبت‌های بهداشتی و پژوهش می‌شوند.مطالعات خام فقط نتایج گمراه‌کننده حاصل نمی‌کنند، آن‌ها همچنین توجه و منابع ارزشمند را از پروژه‌هایی که دارای شانس واقعی برای تولید اطلاعات قابل کاربرد هستند، می‌گیرند. به‌گفته‌ی جاناتان کیملمن، مدیر بخش اخلاق زیست‌پزشکی در دانشگاه مک‌گیل، وقتی اطلاعات ناقص به مسیر نادرستی اشاره می‌کنند، می‌تواند هزینه‌های چشمگیری به‌همراه داشته باشد. بدیهی است که شما نمی‌خواهید پزشکان مداخله‌ای را انجام دهند که خطرناک است. او می‌گوید حتی اگر درمانی صرفا بی‌اثر باشد، استفاده از آن، توجه و منابع را از پژوهش روی مداخلات دیگری که ممکن است کارآیی بهتری داشته باشند، دور می‌کند.مقاله‌های مرتبط:چرا افراد باهوش افسانه‌های کووید۱۹ را باور می‌کنند؟آیا شواهدی درمورد نشت ویروس کرونا از آزمایشگاه‌های چین وجود دارد؟درهم شکستن غرور و گستاخی؛ درس به یادماندنی کووید۱۹ برای بشریتوقتی اعمال پزشکی به‌سمت مداخلات امیدوارکننده ولی تاییدنشده حرکت می‌کند، می‌تواند اجرای کارآزمایی‌های باکیفیت را دشوار کند. بیماران و پزشکان براساس داده‌های ناقص حاصل‌از مطالعات کوچک یا مطالعات دارای طراحی ضعیف، باور می‌کنند که یک درمان آزمایشی مؤثر است. این امر موجب می‌شود بیماران برای شرکت در کارآزمایی‌های بالینی واجد شرایط که ممکن است آن‌ها را به گروه کنترل اختصاص دهد، تمایلی نداشته باشند. کیملمن می‌پرسد:وقتی می‌توانید از پزشک خود دارویی دریافت کنید، چرا اصلا باید در کارآزمایی کنترل‌شده به‌وسیله‌ی دارونما ثبت‌نام کنید؟در بدترین حالت، مداخله‌ی تاییدنشده برای مدت طولانی قبل از آمدن شواهد، در عملیات پزشکی تثبیت می‌شود و مورد استفاده قرار می‌گیرد. چنین خطری درمورد کلروکین درحال رخ‌دادن است، جایی که به‌نظر می‌رسد بیماران کووید ۱۹ چنان به‌دنبال این دارو هستند که بیمارانی که برای اهداف تأییدشده‌ای مانند لوپوس به این دارو نیاز دارند، با کمبود آن مواجه شده‌اند.چنین اتفاقی در گذشته رخ داد و پزشکان نسبت‌به شرایط عادی در ارزیابی دقیق درمان‌ها بسیار آهسته‌تر عمل کردند. نمونه‌ی کلاسیک آن پیوند مغز استخوان اتولوگ برای درمان سرطان سینه است. در اوایل دهه‌ی ۱۹۹۰، برخی از مطالعات کوچک کنترل‌نشده حاکی‌از آن بود که شیمی‌درمانی با دوز بالا همراه‌با پیوند مغز استخوان به بیماران مبتلا به سرطان سینه کمک می‌کند تا بتوانند درمان سمی را تحمل کرده و بیشتر زنده بمانند. به‌نظر معقول می‌رسید که با هدف‌گیری سرطان با مقدار زیادی شیمی‌درمانی بتوانید آن را ریشه‌کن کنید و این رویکرد به‌سرعت به استاندارد مراقبت از ده‌ها هزار زن تبدیل شد. سرانجام نتایج کارآزمایی بالینی تصافی‌شده در سال ۲۰۰۰ منتشر شد، نشان داد که این درمان ازنظر ماندگاری هیچ مزیتی نداشته و عوارض جانبی و سمیت بیشتری دارد (همچنین سرانجام مشخص شد که برخی از پژوهش‌های گذشته که از این درمان حمایت کرده بودند، جعلی بودند).این داستانی است که دوباره و دوباره تکرار می‌شود. وینی پراساد هماتولوژیست دانشگاه بهداشت و علوم اورگن که کتابی دراین‌باره نوشته است، می‌گوید:تاریخ پزشکی به ما آموخته است که وقتی عملی در جامعه جاذبه پیدا می‌کند، پذیرش پیامدهای منفی که آن را باطل می‌کنند، بسیار دشوار می‌شود.خطرات این رویکردهای میان‌بر محدود به درمان‌های بالقوه‌ی کووید ۱۹ نمی‌شود.( دوربین مخفی کوچک ) از فرایندهای علمی معمول مورد نیاز برای توسعه‌ی ابزارهای تشخیصی نیز به‌سرعت عبور می‌شود. سازمان غذا و دارو دستورالعمل‌های ویژه‌ای را تنظیم کرده است که اجازه می‌دهد آزمایش‌های آنتی‌بادی کووید ۱۹ بدون نیاز به دریافت تاییدها واعتبارسنجی‌های معمول به فروش برسد. این مسئله منجر به بروز مشکلاتی در سرتاسر آمریکا شده است. خریداران این آزمایش‌ها متوجه شده‌اند که آن‌ها طبق وعده‌ها عمل نمی‌کنند و نتایجی را حاصل می‌کنند که ممکن است به‌اندازه‌ی کافی قابل‌اعتماد نباشد که به‌عنوان پایه‌ای برای تصمیمات بالینی یا بهداشت عمومی مورد استفاده قرار گیرد.حتی اگر مشخص شود یک آزمایش آنتی‌بادی ۹۷ درصد دقیق است (بسیاری از آزمایش‌های موجود از این حد هم کمتر هستند) و اگر این آزمایش در جمعیتی که شیوع بیماری در آن ۳ درصد است، مورد استفاده قرار گیرد، شکست فاجعه‌باری خواهد بود. در این شرایط، بیش از نیمی از نتایج مثبت، اشتباه خواهد بود. مایکل اوسترولم، پژوهشگر بیماری‌های عفونی در دانشگاه مینه‌سوتا در اوایل این هفته به نیویورک‌تایمز گفت:ما کیفیت را فدای سرعت کرده‌ایم و وقتی صحبت از جان مردم است، ایمنی باید مقدم بر سرعت باشد.اگر مشکلات پیش رو را درک کنیم، می‌توانیم بهتر عمل کنیم. کیملمن می‌گوید:حتی در بهترین شرایط، انجام دادن علم واقعا دشوار است. چالش‌هایی که ما در شرایط عادی با آن‌ها مواجه هستیم، در فضای بحران تشدید می‌شود.کیملمن و همکارش الکس جان لندن در نقدی که روز پنج‌شنبه باعنوان «علیه استثناگرایی پژوهش‌های همه‌گیری جهانی» در مجله‌ی Science منتشر شد، استدلال کردند که باید بهترین ابزارها و روش‌های خود را به کار گیریم نه اینکه استانداردهای خود را رها کنیم تا همه‌چیز پیش برود.ما در‌حال‌حاضر در دریایی از عدم اطمینان زندگی می‌کنیم و غرق کردن محیط با داده‌های حاصل از مطالعاتی که به‌طور ضعیفی طراحی شده‌اند، اکوسیستم اطلاعات ما را به گونه‌ای آلوده می‌کند که تشخیص واقعیت دشوار می‌شود. پراساد به مقاله‌ای که در تاریخ ۱۰ آوریل در مجله‌ی New England Journal of Medicine منتشر شد، اشاره می‌کند که داروی ضدویروس رمدسیویر را برای درمان کووید ۱۹ امیدبخش می‌خواند. این مطالعه ۶۱ بیمار را توصیف می‌کند که تحت قوانین استفاده‌ی دلسوزانه این دارو را دریافت کرده بودند و بهبودهایی را در میان دوسوم از ۵۳ بیماری که مطالعات را کامل کردند، گزارش می‌کند. اما هیچ گروه مقایسه‌ای وجود ندارد، بنابراین سخت است که بدانیم اگر بیمارانی با همین وضعیت این دارو را دریافت نمی‌کردند، چه چیزی رخ می‌داد. همچنین هیچ توضیحی درمورد سرانجام ۸ بیمار دیگر که حذف شده بودند، وجود نداشت (آیا آن‌ها از دنیا رفتند یا اینکه مصرف دارو را متوقف کردند؟). پراساد می‌گوید باتوجه به اینکه همه‌ی آن‌ها در بیمارستان بستری بودند، عجیب است که پژوهشگران نتوانستند اطلاعات بیشتری ارائه کنند.مشکل دیگر آن است که بیماران برای دریافت دارو به‌طور تصادفی انتخاب نشده بودند. بیشتر بیمارانی که در برنامه‌های استفاده‌ی دلسوزانه ثبت‌نام می‌کنند، احتمالا در آغاز نسبت‌به یک بیمار متوسط وضعیت بهتری دارند: احتمال اینکه دچار مشکلات سلامتی دیگری باشند، کمتر است و به حد کافی ثروتمند بوده‌اند که در بیمارستانی تحت درمان قرار گیرند که می‌تواند چنین درمان‌های آزمایشی را انجام دهد. پراساد می‌گوید:شما نمی‌توانید از چنین داده‌هایی نتیجه‌گیری کنید. داده‌های بی‌کیفیت، بهتر از نبود داده نیستند.درهرصورت، این نتایج باعث می‌شود که حسِ اشتباهِ «دانستن» ایجاد شود. البته ممکن است مدتی طول بکشد اما درنهایت این دانش ساختگی از دور خارج خواهد شد. سپس ممکن است تعجب کنیم که چرا وقت گران‌بهای خود را هدر داده‌ایم.تجربه‌ی شیوع ابولای سال ۲۰۱۴ را درنظر بگیرید. مطالعات زیادی درزمینه‌ی درمان و واکسن بیماری انجام شد اما به‌گفته‌ی کیملمن تقریبا هیچ‌کدام از آن‌ها موفق نشدند. گروه‌های مقایسه‌ای مناسبی درنظر گرفته یا به‌صورت تصادفی‌شده طراحی شوند. مردم چنین استدلال می‌کردند که چون در شرایط بحرانی قرار داریم، نمی‌‌توانیم از عهده‌ی تصادفی‌سازی برآییم یا غیراخلاقی است یا اینکه باید با روش علمی خود سازش کنیم. درنتیجه، وقتی شیوع ابولا در سال ۲۰۱۵ فروکش کرد، دانشمندان در وضعیتی قرار داشتند که درمورد کاربرد مداخلات خود، چیزی بیش از قبل از آغاز بحران نمی‌دانستند. به‌گفته‌ی کیملمن، اگر پژوهشگران به‌جای مطالعات کوچک، هماهنگ‌نشده و دارای طراحی ضعیف، طرح‌های مطالعاتی دقیق‌تری اجرا کرده بودند، در وضعیتی بهتری قرار می‌گرفتیم و می‌دانستیم چگونه ابولا را مدیریت کنیم.