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红色死亡和参考类

我原本计划这周写点关于宣布诺贝尔生理学/医学奖已授予坎贝尔、Ōmura和屠呦呦.虽然这里有很多可能的兴趣-被忽视的热带病角度,或者不寻常军事方面在…中找到思想史你的研究青蒿素。然而,我被来自S. Lochlann Jain的优秀的新书《恶性:癌症如何变成我们这周我一直在热切地阅读这本书。

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年底

今天对我来说几乎是2014年的最后一个工作日,最后几周的忙碌意味着我很期待圣诞假期。如果一切顺利的话,我将能够花一些宝贵的时间读两本书,这是我多年来一直想读的书。

一些假日读物……

Götzsche,彼得。2013。致命药物和有组织犯罪.拉德克利夫。

第一本恐怕不是令人愉快的假日读物。事实上,如果你想要一个关于Gotzsche论点中最重要的部分的简要总结,最近一篇论文的标题是-我们的处方药大量害死了我们-告诉你大部分你需要知道的。这本书是这样写的:第一页开头是这样说的:“药物是仅次于心脏病和癌症的第三大死亡原因。”

这是令人震惊的事情,因为Götzsche清晰地列出了他的证据,这变得更加令人不安。药物变得如此危险的机制很大程度上要归咎于制药工业。我计划在新的一年花些时间对这本书进行适当的评论,但Götzsche认为,制药公司在很大程度上可以在药物的安全性和有效性方面误导临床医生,而这种不受惩罚的现象主要是由于监管监管的缺失。

这就引出了我假期阅读的第二篇文章(深情地!),它涉及到制药监管机构的大爷:美国食品药品监督管理局。Götzsche认为,FDA已经成为一个完全从属于制药行业的环境。但我认为,从历史的角度来看,可能还有更多要说的。幸运的是,丹尼尔·卡朋特(Daniel Carpenter)也是如此,他的书就是关于这个问题的。

丹尼尔·卡朋特,2014年。声誉和权力:FDA的组织形象和药品监管.普林斯顿大学出版社。开云体育主頁(欢迎您)

这本书出版于哈佛的FDA项目.这似乎让我感到惊讶,因为这本书本身是由另一家常春藤盟校出版社出版的。但不管这篇文章是出于什么样的阴谋,有人告诉我,这本书对美国食品药品监督管理局(FDA)的形成过程进行了令人惊讶的彻底和深入的描述。不过,在我花更多时间研究它之前,我不会试图总结700多页的详细论点。

新年决心

AllTrials标志

无论你如何看待Peter Götzsche在制药行业和黑道家族成员之间的整体类比,我认为秘密进行的试验必须引起关注。这就是为什么我还制定了一个新年决心,更加直言不讳地支持AllTrials运动。你可以在他们的网站上找到更多信息,但你至少需要知道的是……

AllTrials呼吁登记所有过去和现在的临床试验,并报告它们的全部方法和总结结果。

签署请愿书并敦促你也签字,很大程度上是因为,即使没有隐藏的试验结果,在医学领域找到答案已经足够困难了。

新知识和要衡量的东西

本周,我对我所有的课上出现的与机制证据有关的问题感到震惊,来自不同科学背景的学生如何开始尝试以截然不同的方式理解科学证据。

在我的硕士课程在美国,研究因果关系的学生特别关注健康方面的证据多元性,他们认为,即使来自进行良好的大规模观察性研究或随机对照试验的相关证据也可能在许多方面误导我们,而机制的证据可以用作有用的补充。

我的硕士学生来自医学、生物化学、地质学和社会科学的背景,他们被因果关系的证据是多么复杂、综合的东西所震惊。讨论涵盖了不同科学领域的问题,然后才转向与所有试验相关的问题,即测量什么以及如何测量。

我们从看开始医学研究委员会对链霉素的历史试验以及他们为什么选择在试验期间进行研究病人肺部的x光片并测试治疗组的细菌,看看它们是否在4个月的治疗过程中对链霉素产生了耐药性。除了疾病和治疗的作用机制的背景理论,很难看出如何做出这样的选择。一个学生进一步争辩说,这样的选择总是与上下文相关的,因为当“没有机制的证据”被认为是“没有机制的证据”时,永远不会有一个一刀切的故事——当你已经足够仔细地研究了一个假设的机制,以确定它不存在时。

然后讨论范围扩大到最近对健康的社会决定因素的调查,包括诸如:社会经济地位导致健康不佳,压力导致健康不佳。另一个学生问我们应该如何构思这些问题,并指出我们试图通过研究低层变量(如住房、教育等)如何导致不健康来调查这些说法。这位学生认为,我们经常研究相同或非常相似的低层次变量,以试图理解这些明显不同的社会因素是如何导致不健康的——这很可能是因为我们不知道其机制是什么。这门课提出的想法是,总会有这样的情况,当我们不知道的时候,理解机制的过程将与确定在寻找相关性时测量哪些变量的过程交织在一起。

第二天,有一个3人班理查德·道金斯学习自然科学哲学的一年级学生,来自科学和技术研究、物理学、医学、生物化学、社会科学和哲学。我们讨论了数据科学和策展实践,包括让你评估数据的可视化技术。我被一个统一的梦想所震撼,在这里,在一些医学证据的方法中,数据驱动的科学,客观而无偏见。

这门课考察了莱昂内利对目标材料、技术和学科实践知识的各种体现方式的讨论,例如,拟南芥,对于建立大型交互式、跨学科的数据数据库至关重要拟南芥去工作。

学生们再次注意到,我们的理论理解和实践专业知识在允许我们构建和使用技术以及选择放入数据库的数据点方面是多么重要——包括选择如何用关于数据来源的元数据标记数据,从而允许数据“旅行”,用莱昂内利的术语来说。

所以,在某种意义上,这两门课关注的是完全相同的问题:直到我们有了一些理论上的,可能也是实际的理解——这来自于对医学机制的理解——我们甚至不会收敛于基本的数据点,测量的基本变量,选择放入我们的数据库或我们的研究设计,以便开始数据驱动的科学。

最后感谢我的学生度过了非常有趣的一周!

参考文献

Sabina Leonelli:第22卷,第3期- 2014年秋季-模拟、可视化和科学理解特刊:Henk W. De Regt和Wendy S. Parker,客座编辑

宫颈癌病因不明:缺乏证据的困惑

布伦丹·克拉克,伦敦大学学院

b.clarke@ucl.ac.uk


我应该给一个11月27日在剑桥HPS举行的部门研讨会在无知。这个想法——像往常一样,我还在充实——是用历史和哲学著作的混合物探索一个关于医学证据的问题,这些著作松散地处理关于无知的问题。我将得到这个综合HPS工作的一个大纲,一旦我概述了这个问题,这是我的研究的出发点。

对于哲学家(和科学从业者)来说,这可能是一个熟悉的问题:两者有什么区别证据不足而且缺席证据?这是一个老生常谈的问题,通常的答案是,它们之间存在某种重要的区别(见Sober 2009;Strevens 2009年为例)。不过,我并没有试图为这个普遍问题增加答案,而是想探索一个我们在思考EBM时可能会遇到的更有约束的版本。

想象两种情况,我们正在寻找证据来支持一种特定药物对特定疾病的有效治疗。我们是否应该以不同的方式看待这些情况:

A)因为没有进行过研究,所以找不到证据

而且

B,尽管已经进行了很多研究,但没有找到证据

我的直觉强烈地认为,在考虑我们应该相信我们的药物可能的疗效时,我们应该从不同的角度来考虑这些病例。在b)情况下,我们应该严重怀疑这种药物是否有效,而在a)情况下,我们只是不知道它是否有效。总的来说,我认为关于我们如何碰巧不知道某个特定假设的故事应该限制我们对该假设的信念,这个故事的一个重要部分涉及到研究人员如何努力寻找它。

然而,试图将这种直觉应用到实践中并不是很容易,主要是因为大多数不成功的试验都没有发表.好的,所以临床试验登记为这个困难提供一个可能的解决方案,但这假设数据可以全面收集。完全有趣的是,我有几次在明显强制性的临床试验登记中发现严重不完整的数据的经历,并计划在未来的博客文章中讨论这个问题。但不管出于什么原因,通常不可能弄清楚在特定情况下有多少未发表的研究。

这也是我开始从历史角度思考这个问题的原因之一。我已经在博客上讲过了子宫颈癌的例子.简单回顾一下,子宫颈癌现在被认为是由感染人类乳头状瘤病毒(HPV)。然而,在1965年至1984年的20年间,宫颈癌被认为是由一种不相关的病毒感染引起的单纯疱疹病毒(HSV)。从HSV可能导致宫颈癌的第一个建议开始,它的因果作用被认为是非常合理的,这主要是因为疱疹病毒在引起动物癌症方面所起的作用。通过与这些动物肿瘤的类比,围绕HSV展开了一个广泛的研究计划,该计划的前提是调查HSV在宫颈癌中的(可能的)病因作用。

有趣的是,关于HSV的这项不成功的研究发表了许多文章。我的非正式估计PubMed发现了大约400篇关于该主题的论文,从第一次在宫颈癌组织中检测到HSV (Naib等人1966年)到布拉格研究的两份报告,该报告显示宫颈癌与HSV之间没有相关性(Vonka等人1984a和b)。严格地说,布拉格研究并不是终点,也许是因为期刊出版周期的长度,在这篇毁灭性的负面报道发表后,支持疱疹假说的文章继续出现(参见Aurelian 1984,热切地希望历史对我们没有那么无情)。

值得注意的是,所有这些出版物的结果都很少,至少在HSV和宫颈癌的病因学问题上是如此。一个很好的例子是在该杂志的特刊上发现的许多论文癌症研究其中载有由美国癌症协会主办的关于疱疹病毒和宫颈癌的讨论会的会议记录,该讨论会在佛罗里达州比斯坎岛的比斯坎岛旅馆举行。相反,这些论文大多是关于方法和模型的(例如,参见Sever 1973的典型例子,以及Klein 1973和Goodheart 1973的概述)。他们很少直接涉及HSV在宫颈癌的发生。尽管如此,对当时的癌症病毒研究人员来说,HSV仍然是引起宫颈癌的最可能的原因。

在下周的研讨会论文中,我的目标是试图理解在最近对知知论的研究背景下这种持续的证据缺失——文化导致的无知或怀疑。然而,这本书的大部分内容都坚定地强调无知是“被制造、维持和操纵的东西”(Proctor and Schiebinger 2008:8)。未知学文献中讨论的典型案例——如军事文件分类,或故意对吸烟和肺癌之间的因果关系提出怀疑——的特点是个人或组织故意模糊知识。对于宫颈癌来说,情况并非如此。在宫颈癌方面,知识的持续缺失似乎被忽视了,而不是人为制造的。因此,在这里,我探讨了一个关于不可知论的认识论命题:“什么时候持续缺乏证据应该使我们怀疑地思考一个特定的假设?”

一位历史学家的小趣闻:佛罗里达基比斯坎岛的基比斯坎酒店,子宫颈癌研讨会的举办地,就在离“佛罗里达白宫1972年12月,理查德·尼克松(Richard Nixon)在这座海滨大院度过了很长一段时间水门丑闻开始建造。在这样的时间和地点处理秘密,以及它们的解体。

理查德·尼克松,1935 - 1982 -美国国家广播公司- 530679”- - -美国国家档案和记录管理局.通过公共领域许可维基共享

参考文献

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参考课程的乐趣

我现在正在写一篇论文,我要在科学哲学协会两年一次的会议下个月在芝加哥。虽然我的论文进展缓慢,但我发现了几个关于证据的实际推理的例子,你可能会感兴趣。

这篇论文本身讨论了一个(相当古老的)哲学问题,即参考类问题。简单地说,这描述了通过将单个事件与一组类似事件或参考类关联来推断单个事件的概率的困难。这是肯定的philosophese,所以也许一个很好的例子会让事情更清楚。我最喜欢的是康纳卡明斯(他写了一篇优秀的关于参考课程的理学士学位论文),是关于房屋火灾的。假设我想估计我的房子在明年被烧毁的概率。我应该看哪些统计数据?嗯,我可以看看那些描述英国每年被烧毁房屋数量的统计数据。或者,也许,我可以看看有关砖砌房屋的统计数据?或者,也许我应该寻找描述蓝色前门的房子被火焰吞噬的几率的数字?或者(甚至)伦敦有蓝色前门的砖砌房屋的统计数据?

每个统计数据都可能提供不同的概率估计。这意味着,根据我们选择的参考类别,我们将对明年我的房子被烧毁的概率做出非常不同的估计。这种事情可能会让保险代理人非常不高兴。然而,更糟糕的是:鉴于每个人可能对我们个人的概率给出不同的估计,我们应该更喜欢哪一种?他们没有一个是完全错误的,因为他们都描述了在某些方面类似于我的实际房子的群体。假设我们可以为每一个都生成可靠的统计数据,在它们之间的选择似乎是一个主观偏好的问题。换句话说,似乎没有一个客观正确的参考类别的选择。

这是参考类问题,它已经困扰了科学哲学家至少65年(Reichenbach 1949)。不过,在整理我的PSA论文时,我的目标并不是试图制定一些新颖的解决方案,而是谈论一些已经在科学实践中使用的解决方案。我很感兴趣地从最近的一篇指导中了解到不错的建议对不同年龄、不同民族的高血压患者采取不同的处方做法。对于55岁以下的高血压患者,通常的一线治疗是ACEI或ARB:

1.6.6为55岁以下的人提供血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂或低成本血管紧张素ii受体阻滞剂(ARB)的第一步抗高血压治疗……(NICE 2011: 17)

然而,处方做法应因年龄和种族而有所不同:

1.6.8对55岁以上的人以及任何年龄的非洲或加勒比裔黑人提供使用钙通道阻滞剂(CCB)的第一步抗高血压治疗。如果CCB不适合,例如由于水肿或不耐受,或如果有心力衰竭或心力衰竭高风险的证据,提供噻嗪类利尿剂。(2011年:17)

我想建议的是,推荐处方实践的这种差异是NICE的一些有趣的参考课工作。然而,似乎很难将这种思维与我所知道的解决参考类问题的更哲学的方法结合起来。在这里,我主要考虑的是Salmon(1971)的建议,即我们应该更喜欢这样或那样的同质参考类。然而,我们知道,年龄和种族都不能形成同质的参照等级。然而(就NICE而言)这些组的行为就像同质参考类,因为a)它们旨在对个人的参考类成员资格给出明确的指导,b)其中一个参考类的成员资格改变了个人的概率估计。那么这个临床指南自信地挑选出这些群体的依据是什么呢?

在寻找这个困难的可能解决方案时,我不得不暂时搁置,我遇到了一些关于法律参考类问题的非常有趣的工作。我不知道参考阶级问题是律师们争论的问题,这可能更多地表明我对法律的无知,但我惊讶地发现,在法律实践中,有几种不同的方法来解决(或者,至少是给出争论的方法)参考阶级问题。一篇优秀的介绍是由Cheng(2009)在哥伦比亚法律评论.这还包含了一个适用于国际毒品走私的参考类别问题的出色例子,仅这一点就值得阅读这篇论文。无论如何,程的论点的实质是,基于参考类别的推理在结构上非常类似于回归分析。这意味着,我认为,参考类问题可以被视为一个特殊的情况模型选择问题.反过来,这意味着我们可以使用已建立的技术,用于处理模型选择问题,以一种有原则的方式在不同的参考类之间进行选择。而这些技术的细节-主要是在程的论文中讨论赤池的信息标准(AIC) -不是我不是很熟悉的东西,这种方法似乎为从业者(在这种情况下是法律的)提供了至少能够以一致的方式在不同的参考类之间进行选择的优势。我想知道类似的东西是否可以应用于医学领域…

参考文献

程,艾克。2009.参考类问题的实际解决方案哥伦比亚法律评论109(8): 2081 - 2105。

Hájek, A. 2007。参考类问题也是你的问题综合156(3): 563 - 585。

漂亮的(2011)。CG127:高血压:成人原发性高血压的临床管理。国家健康和临床卓越研究所,伦敦。可以从:http://www.nice.org.uk/guidance/cg127/resources/guidance-hypertension-pdf

莱辛巴赫,1949年。概率论.伯克利大学出版社开云体育主頁(欢迎您)

萨蒙,W. 1971。开云体育网址统计解释。在Salmon, W. (Ed.)中,开云体育网址统计解释与统计相关性.开云体育主頁(欢迎您)匹兹堡大学出版社