कैसे साक्ष्य-आधारित चिकित्सा विवादास्पद नैदानिक परीक्षण आयोजित करती है
कैसे साक्ष्य-आधारित चिकित्सा विवादास्पद नैदानिक परीक्षण आयोजित करती है

वीडियो: कैसे साक्ष्य-आधारित चिकित्सा विवादास्पद नैदानिक परीक्षण आयोजित करती है

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Anonim

मैं अच्छी तरह से समझता हूं कि इंटरनेट पर अधिकांश लोग अब किसी Word दस्तावेज़ के एक से अधिक पृष्ठ के लेख को पढ़ने में सक्षम नहीं हैं। यह इतना महत्वपूर्ण नहीं है। आधुनिक दुनिया में जिसे "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" कहा जाता है, उसके संक्षिप्त विवरण के बिना, कुछ चीजों पर बहस करना मुश्किल होगा, जिसे विज्ञान के आधुनिक नौकरशाह "छद्म विज्ञान" कहते हैं।

वास्तव में, "छद्म विज्ञान" शब्द अपने आप में छद्म वैज्ञानिक है, मैं इस वाक्य के लिए आपसे क्षमा चाहता हूँ। छद्म विज्ञान जैसी कोई चीज नहीं है। एक वैज्ञानिक पद्धति है, ऐसे अध्ययन हैं जो या तो इसके अनुरूप हैं या इसके अनुरूप नहीं हैं। घटना के किसी भी सेट को अस्तित्व का अधिकार है। इन घटनाओं की व्याख्या करने वाली किसी भी परिकल्पना को अस्तित्व का अधिकार है। और यह परिकल्पना एक विज्ञान या विज्ञान नहीं बन जाती है, जब उच्च संभावना वाले शुद्ध प्रयोगों में ऐसे तथ्यों के अस्तित्व की वास्तविक संभावना साबित होती है और इन तथ्यों की भविष्यवाणी उसी उच्च संभावना के साथ करना संभव है।

अर्थात् किसी प्रयोग का ऋणात्मक परिणाम किसी तथ्य के अभाव का प्रमाण नहीं है। लेकिन किसी तथ्य के अस्तित्व की पुष्टि कुछ शर्तों के तहत दोहराए गए सकारात्मक प्रयोग द्वारा ही की जा सकती है।

तो - आइए बात करते हैं एविडेंस-बेस्ड मेडिसिन जैसी घटना के बारे में।

बहुत समय पहले मुझे चिकित्सा विज्ञान की वर्तमान स्थिति के विषय पर एक रेडियो कार्यक्रम में बोलना था। उसी समय, मुझे एक जाने-माने चिकित्सक से बात करनी पड़ी - एक डॉक्टर जिसे हेमेटोलॉजिकल और सर्जिकल क्लीनिक और एम्बुलेंस दोनों में व्यापक अनुभव है।

किसी कारण से, हम न केवल अपने अधिकारियों को दवा से आधुनिक फेंकने के बारे में बात कर रहे हैं, बल्कि वैज्ञानिक पद्धति के बारे में भी बात कर रहे हैं। तथाकथित "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" का उल्लेख किया गया था। और यह उसके उल्लेख पर था कि डॉक्टर ने धीरे से वह सब कुछ दिया जो वह इस बारे में सोचता है। जैसा कि बाद में पता चला, कई अन्य चिकित्सकों के साथ संवाद करते समय, "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" के बहुमत की राय सबसे नकारात्मक है। लेकिन समस्या यह है कि इस दिशा को अधिकारियों और लोकप्रिय लोगों (विशेष रूप से पश्चिमी लोगों) द्वारा अत्यधिक महत्व दिया जाता है, जब कुछ चिकित्सा विधियों, कुछ औषधीय एजेंटों, कुछ राज्य अभियानों के प्रमाणीकरण या निषेध की प्रक्रिया में महत्वपूर्ण मात्रा में पिटाई करते हैं। चिकित्सा उत्पादों को बढ़ावा देने के लिए।

अवधारणा क्या है और इसके उपयोग के तरीके क्या हैं, इसकी सावधानीपूर्वक जांच करने के बाद, मैं भी चिकित्साकर्मियों की भावनाओं से प्रभावित हुआ।

सिर्फ इसलिए कि मैं कल्पना कर सकता हूं कि एक सामान्य प्रयोग की विधि क्या है और इसकी आड़ में सभी धारियों के चिकित्सा अधिकारी वास्तव में क्या जोर दे रहे हैं।

शुरू करने के लिए, मैंने सबसे आसान तरीका अपनाया - केवल कुख्यात विकिपीडिया की परिभाषाओं को देखकर। क्यों? क्योंकि यह विकी शैली है जो विदेशों में "वास्तविक विज्ञान" कहे जाने वाले शब्दार्थ क्षेत्र की विशेषता है, और इसके अलावा, यह यह शैली है जिसे आधुनिक रूस में मूल के रूप में लगाया जाता है।

आइए सरल उद्धरणों से शुरू करें:

उसी समय, एक और सूक्ष्म बिंदु है जो उस लेख में इंगित किया गया है:

अब आइए विचार करें कि मूल अवधारणा के रूप में किस प्रकार की अवधारणा को क्रियान्वित किया जा रहा है।

यहाँ एक निश्चित ए। ली वान पो, नॉटिंघम विश्वविद्यालय, यूके के एक लेख का लिंक दिया गया है ("ब्रिटिश वैज्ञानिकों ने साबित कर दिया है" विषय पर एक बार में एक मजबूत जुड़ाव है, लेकिन यह आलोचनात्मक की एक क्लासिक असंवादनीय पन विशेषता है। रूसी भाषी इंटरनेट का क्षेत्र)।

लेख का शीर्षक "फार्माकोलॉजी - एविडेंस-बेस्ड फार्माकोथेरेपी" है।

सबूत की कसौटी दी गई है:

"स्वास्थ्य देखभाल में प्रौद्योगिकी आकलन पर स्वीडिश परिषद के अनुसार, इन स्रोतों से साक्ष्य की गुणवत्ता विश्वसनीयता में भिन्न होती है और निम्न क्रम में घट जाती है: 1) एक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण; 2) एक गैर-यादृच्छिक समवर्ती परीक्षण; 3) गैर-यादृच्छिक ऐतिहासिक नियंत्रण परीक्षण; 4) कोहोर्ट अध्ययन; 5) एक केस-कंट्रोल अध्ययन; 6) क्रॉस टेस्ट; 7) टिप्पणियों के परिणाम; 8) व्यक्तिगत मामलों का विवरण "।

ऐसा लगता है कि सब कुछ ठीक है, लेकिन दूसरी ओर, "सबूत", जिसका शास्त्रीय प्रयोग के दृष्टिकोण से काफी वैज्ञानिक मूल्यांकन किया जाता है, और "सबूत", जो "रोगी की भावनाओं" जैसे क्षणिक संकेतों पर आधारित होते हैं। एक प्रणाली में निकला।

यहाँ, उदाहरण के लिए, उसी स्रोत से एक उद्धरण है: "उदाहरण के लिए, एसाइक्लोविर मरहम के साथ इलाज किए जाने पर दाद संक्रमण की गंभीरता से क्या समझा जाता है? क्या इसका मूल्यांकन उद्देश्य (घाव क्षेत्र) या व्यक्तिपरक (प्रुरिटस, दर्द) मापदंडों द्वारा किया जाना चाहिए? वे समग्र रेटिंग के साथ तुलना कैसे करते हैं? क्या एक समग्र ग्रेड चुनना बेहतर है? त्वचाविज्ञान में, आमतौर पर रोगी की राय को वरीयता दी जाती है, हालांकि कुछ अध्ययनों में एक डॉक्टर द्वारा खुजली की गंभीरता का आकलन किया गया था। पुरानी बीमारियों के उपचार के परिणामों का विश्लेषण करते समय, तत्काल प्रभाव की उपेक्षा करना और चिकित्सा के कम दिखाई देने वाले लेकिन शायद अधिक महत्वपूर्ण पहलुओं का मूल्यांकन करने का प्रयास करना महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से रोगियों के जीवन की गुणवत्ता पर इसका प्रभाव। इसके अलावा, जीवन की गुणवत्ता का आकलन करने के तरीकों की सूचना सामग्री की जांच करना आवश्यक है। प्रक्रिया समय लेने वाली और महंगी है, लेकिन अप्रयुक्त तरीकों से प्राप्त परिणाम व्यावहारिक मूल्य के होने की संभावना नहीं है।"

इसके अलावा - हम केवल विशुद्ध रूप से वैज्ञानिक और प्रतिमान प्रकृति के विचार देते हैं।

एक निश्चित औषधीय एजेंट है। यह उपाय कुछ बीमारियों के लिए एक उपाय के रूप में स्थित है। अधिक सटीक होने के लिए, कुछ बीमारियों के लिए इसकी अनुशंसा की जाती है, क्योंकि यह रोग प्रक्रिया के एक या दूसरे पैरामीटर को प्रभावित करता है। (मैं पहले से आरक्षण कर दूंगा - विशुद्ध रूप से इंजीनियरिंग वैज्ञानिक दृष्टिकोण वाले व्यक्ति के रूप में, मैं एक प्रणालीगत प्रकृति के तर्क की पहचान करने की कोशिश करता हूं)।

तो, एक निश्चित औषधीय एजेंट (या चिकित्सीय विधि), जो जीव की एक या किसी अन्य कार्यात्मक प्रक्रिया को होमोस्टैटिक गलियारे के ढांचे में वापस करना चाहिए, जो इस जीव के लिए सामान्य है, अर्थात पूरे जीव को "स्वस्थ" के रूप में कार्य करने की अनुमति देता है।"

और यहाँ अजीब शुरू होता है।

जब एक निश्चित पदार्थ द्वारा शरीर पर एक निश्चित प्रभाव डाला जाता है, तो यह माना जाता है कि इस पदार्थ का किसी भी व्यक्ति पर एक विशेष प्रक्रिया (किसी दिए गए पदार्थ के लिए विशिष्ट) पर समान (!) प्रभाव पड़ता है। लेकिन यह, ज़ाहिर है, आदर्श है। चूंकि हर कोई जानता है कि किसी भी मामले में समान प्रभाव वाला पदार्थ मौजूद नहीं है।

यदि हम एक साधारण रासायनिक प्रतिक्रिया लेते हैं, उदाहरण के लिए, विशिष्ट प्रकार के क्षार समाधान पर एक एसिड समाधान का प्रभाव, तो ऐसी प्रतिक्रियाओं को लंबे समय तक और विस्तार से वर्णित किया गया है। इस मामले में, पदार्थों के परस्पर क्रिया के तंत्र को मोटे तौर पर ध्यान में रखा जाता है, साथ ही जिन परिस्थितियों में यह आगे बढ़ सकता है। ठीक है, मान लीजिए, तापमान (जिस पर प्रतिक्रिया की दर आगे बढ़ती है), अभिकारकों की मात्रा, अप्राप्य पदार्थों की अवशिष्ट मात्रा, उपयोग की जाने वाली दवाओं की शुद्धता, और भी बहुत कुछ।

यही है, पहले से ही सबसे सरल बातचीत के रूप में, एक दिलचस्प बात सामने आती है: रासायनिक प्रतिक्रिया के पैरामीटर न केवल स्वयं प्रतिक्रियाशील रसायनों की प्रकृति पर निर्भर करते हैं, बल्कि अतिरिक्त स्थितियों के एक सेट पर भी निर्भर करते हैं। मुझे जोर देना चाहिए - महत्वपूर्ण शर्तें।

इससे भी अधिक कठिन - परिमाण के क्रम से - वह स्थिति है जब एक निश्चित पदार्थ शरीर में काम करना शुरू कर देता है।

यह समझना सबसे महत्वपूर्ण है कि जीव जैव रासायनिक प्रतिक्रियाओं का एक समूह नहीं है जो स्वायत्त रूप से और प्रत्येक स्वतंत्र रूप से काम करता है।एक जीव एक ऐसी प्रणाली है जिसमें शाब्दिक रूप से सभी उप-प्रणालियां, सभी स्तरों पर - सेलुलर से लेकर सामाजिक तक - एक जटिल संबंध में काम करती हैं।

(केवल दृष्टांत उद्देश्यों के लिए, मैं पुस्तक की अनुशंसा करता हूं Nefedov, Novoseltseva, Yasaitis "जैव तंत्र के संगठन के विभिन्न स्तरों पर होमोस्टैसिस").

और परस्पर प्रभाव के विभिन्न मूल्यों के साथ, विभिन्न जीवों की सभी प्रणालियाँ अलग-अलग प्रतिक्रिया देंगी। हां, कई मामलों में कुछ प्रतिक्रियाएं समानता के एक निश्चित क्षेत्र में आ सकती हैं, लेकिन सामान्य तौर पर …

यहाँ एक सरल उदाहरण है। फार्माकोपिया के प्रति प्रतिक्रियाएँ होती हैं जो महिलाओं और पुरुषों के लिए भिन्न होती हैं। उदाहरण के लिए, प्रोजेस्टेरोन, जो पुरुषों के शरीर और महिलाओं के शरीर दोनों में महत्वपूर्ण है, समान जैव रासायनिक प्रक्रियाओं को प्रभावित करता है, हालांकि, यह विभिन्न लिंगों के लोगों के जीवों पर पूरी तरह से अलग प्रभाव पैदा करता है। (मैं विवरण में नहीं जाऊंगा, क्योंकि हर कोई अपने लिए देख सकता है कि विभिन्न लिंगों के जीवों पर इस हार्मोन का प्रभाव कैसे भिन्न होता है)।

और यह सबसे सरल उदाहरणों में से एक है।

यदि हम आगे देखें, तो हम देखते हैं कि जटिल औषध विज्ञान का जीवों पर अलग-अलग प्रभाव पड़ता है, जो अलग-अलग हैं:

- मंज़िल, - उम्र, - केंद्रीय तंत्रिका तंत्र का प्रकार, - परिधीय तंत्रिका तंत्र का प्रकार, - द्विपक्षीय विषमता का प्रकार, - प्रमुख ललाट-पश्चकपाल ढाल का प्रकार, - रक्त प्रकार, - आरएच कारक।

और इस प्रकार आगे भी।

इसके अलावा, प्रतिक्रिया के विभिन्न मनोवैज्ञानिक और सामाजिक अनुभव वाले लोगों में फार्मास्यूटिकल एक्सपोजर की प्रतिक्रिया की दर में उनकी अपनी बीमारी और उपचार प्रक्रिया दोनों में महत्वपूर्ण अंतर है। साथ ही रोग की डिग्री का कारक - प्रारंभिक, मध्यम, गंभीर।

अब मुख्य बात पर नजर डालते हैं।

एक नई दवा (उपचार विधि, निदान पद्धति) के प्रभाव के कारक का आकलन करने के लिए, "ए" (आई) श्रेणी में "साक्ष्य-आधारित दवा" की आवश्यकता के अनुसार, एक नैदानिक अध्ययन की आवश्यकता है, यह आवश्यक है प्लेसीबो प्रभाव को छोड़कर, डबल ब्लाइंड पद्धति पर आधारित कई (!) अध्ययन आयोजित करें। इसके अलावा, यह उन रोगियों पर किया जाना चाहिए जिनके साथ दवा का इरादा है, और स्वस्थ लोगों पर, पदार्थ के "शुद्ध" प्रभाव की डिग्री का आकलन करने के लिए, जो लक्ष्य कारक के होमोस्टैसिस गलियारे को बदलता है।

यहाँ एक उत्कृष्ट लेख है जो नैदानिक परीक्षणों में चयनित मापदंडों के सांख्यिकीय मूल्यांकन के लिए प्रतिनिधि आबादी के चयन के तरीकों में कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। "नैदानिक परीक्षण और नैदानिक अध्ययन: समानताएं और अंतर"(जी. पी. तिखोवा, रिपब्लिकन पेरिनाटल सेंटर, पेट्रोज़ावोडस्क,).

इस दृष्टिकोण की सुंदरता कम संख्या में मापदंडों के आधार पर एक प्रतिनिधि समूह के आकार के वास्तविक गुणात्मक मूल्यांकन में निहित है। लेकिन आइए अनुमान लगाएं कि वास्तविक और ईमानदार "साक्ष्य-आधारित" अध्ययनों में जटिल दवाओं या शरीर पर प्रभाव के तरीकों के प्रभाव के अध्ययन में मूल्यांकन करने के लिए वास्तव में कितना आवश्यक है।

आइए सबसे सरल अंकगणित को लें।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि अध्ययन समूह वास्तव में सभी महत्वपूर्ण मानकों में समान है, इसे इस तरह से चुनना आवश्यक है कि सभी संकेतित भिन्नताएं मेल खाती हैं।

तो, चलिए शुरू करते हैं।

"लड़का - लड़की" दो अलग-अलग समूह हैं।

"आयु समूह" कम से कम छह (सादगी के लिए) हैं।

केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के प्रकार के अनुसार चार समूह हैं (स्वभाव का प्रकार, पी.वी. सिमोनोव के अनुसार सूचना-प्रेरक प्रतिक्रिया का प्रकार)।

परिधीय तंत्रिका तंत्र के प्रमुख के प्रकार के अनुसार दो समूह हैं।

द्विपक्षीय मस्तिष्क विषमता में अंतर के अनुसार दो समूह हैं।

ललाट-पश्चकपाल भव्यता के प्रभुत्व में अंतर के अनुसार दो समूह हैं।

चार ब्लड ग्रुप होते हैं।

Rh कारक के अनुसार दो समूह होते हैं।

इस पर, शायद, मैं रुक जाऊंगा, हालांकि लंबे समय तक यह गिनना संभव है कि विभिन्न विकल्पों के साथ जैव रासायनिक प्रतिक्रिया के कितने प्रकार हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, साइकोफिजियोलॉजिकल प्रकार और मनो-सामाजिक का पत्राचार, लेकिन यह है पहले से ही वास्तविक - एक बहरा जंगल जिसका आधुनिक चिकित्सा व्यावहारिक रूप से अध्ययन नहीं करता है और वास्तव में नहीं जानता कि यह क्या है।

इसलिए, हम केवल इस पर विचार करते हैं: 2x6x4x2x2x2x4x2 = 3072

यानी किसी भी नई दवा या पद्धति के प्रभाव का आकलन करने के लिए, यह आवश्यक है ("साक्ष्य-आधारित" दवा के ढांचे के भीतर!) 3072 अध्ययन करने के लिए। हम इस संख्या को एक प्रतिनिधि समूह में रोगियों की संख्या से गुणा करते हैं। इस मामले में, हम ऐसे समूह का आकार औसतन 40 (चालीस) लोगों के बराबर लेंगे। हां, यह बहुत अनुमानित है, उपरोक्त लेख में यह दिखाया गया है कि नमूना प्रक्रिया कैसे की जाती है, लेकिन, एक नियम के रूप में, यह संख्या काफी महत्वपूर्ण और विश्वसनीय मानी जाती है। कम से कम अच्छे पुराने दिनों में तो यह था।

हालाँकि, अपने आप को एक छोटा गीतात्मक विषयांतर करने की अनुमति देते हुए, यह इस समय कुछ तनावपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक अच्छी महिला से बात करना, सिर। एक बहुत प्रसिद्ध विश्वविद्यालय में साइटोहिस्टोलॉजी विभाग, मुझे यह जानकर आश्चर्य हुआ कि वर्तमान ऐतिहासिक चरण में, चिकित्सा के क्षेत्र में उम्मीदवार और डॉक्टरेट शोध प्रबंध लिखते समय, … 3-5 लोगों का एक प्रतिनिधि समूह पर्याप्त है।

अगर यह इतना भयानक नहीं होता तो मैं खुद हंसता।

लेकिन चलो जारी रखें।

तो, हम चालीस आत्माओं के समान मापदंडों के साथ एक समूह लेते हैं और इस संख्या को 3072 से गुणा करते हैं। हमें - 122,880 लोग मिलते हैं। हां, मैं भूल गया, हम इस संख्या को दो से गुणा करते हैं, क्योंकि हमें एक नियंत्रण समूह की भी आवश्यकता होती है।

कुल - 245,760 लोग।

हां हां। यह वास्तव में कितना है, सिद्धांत रूप में, अपेक्षाकृत मोटे अध्ययन करने के लिए आवश्यक है (एक पास में, जो विशिष्ट है!), एक दवा या चिकित्सा पद्धति के प्रभाव का आकलन करने के लिए, ताकि वे "साक्ष्य-" के ढांचे के भीतर विश्वसनीय हों। आधारित दवा" वर्ग "ए" (आई) की।

वैसे, इस वर्ग में आने के लिए इस संख्या को कम से कम दो (2) से गुणा करना होगा। (याद रखें? "कई यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों के मेटा-विश्लेषण से डेटा।")।

लेकिन, जैसा कि वे सस्ते रसोई के चाकू के विज्ञापन में कहते हैं, "और बस इतना ही नहीं!"

यह मत भूलो कि लोगों को उनके जैव रासायनिक, शारीरिक, मनोवैज्ञानिक गुणों के अनुसार नस्लों और नस्लीय उपसमूहों में भी विभाजित किया गया है।

इसका मतलब है कि इस संख्या को निश्चित संख्या में कई गुना बढ़ाया जाना चाहिए। तीन (न्यूनतम) से 10-15 तक। औसतन, ताकि संख्या में बहुत भ्रमित न हों - चार से। इसलिए विषयों की संख्या लगभग एक लाख है! 1,000,000।

आपदा के आकार की कल्पना करो?

और यह केवल तभी होता है जब इन श्रेणियों के अनुसार लोगों के चयन पर प्रारंभिक अध्ययन किया जा चुका हो, इस बात को ध्यान में रखते हुए कि वे लक्षित बीमारी से बीमार हैं या नहीं।

यही है, परीक्षण समूहों का चयन करने के लिए, "फ्लैप चलनी" के माध्यम से लोगों की संख्या को परिमाण के क्रम से छानना आवश्यक है - दो और। लाख नहीं, सौ करोड़। 100,000,000।

और हमने अभी तक ऐसी विशेषताओं का उल्लेख नहीं किया है, जो, सिद्धांत रूप में, आमतौर पर डॉक्टरों द्वारा ध्यान में रखा जाता है, लेकिन किसी भी तरह से सांख्यिकीय अध्ययनों में हमेशा ध्यान में नहीं रखा जाता है। उदाहरण के लिए - परीक्षण से पहले की जाने वाली क्रियाएं क्या हैं। क्या विषय ने परीक्षण से पहले एंटीबायोटिक्स, नशीले पदार्थ, ट्रैंक्विलाइज़र आदि लिया था? आखिरकार, हम विशेष रूप से उन लोगों के बारे में बात कर रहे हैं जो बीमार हैं, यानी, जो एक तरह से या किसी अन्य पर परीक्षण के अलावा कुछ चिकित्सीय कार्रवाई के अधीन हैं।

और यह हमने अभी तक किसी विशेष परीक्षण कार्यक्रम का आयोजन करते समय व्यक्तिगत या समूह स्थितियों के बारे में उल्लेख नहीं किया है।

लेकिन हम इन आंकड़ों को भी ध्यान में नहीं रखेंगे, क्योंकि यह सब बहुत अस्पष्ट है। हमें बस इतना पता चल जाएगा कि शोध के लिए "वैज्ञानिक" दृष्टिकोण का एक मार्जिन है।

लेकिन देखते हैं कि क्लिनिकल परीक्षण करने पर कितने संसाधन खर्च किए जाते हैं और सामान्य तौर पर कितने परीक्षण किए जा रहे हैं।

उदाहरण के लिए, यहाँ डेटा है:

(संदर्भ के लिए, आर एंड डी परियोजनाएं हमारे आर एंड डी - अनुसंधान और विकास के उनके विदेशी संस्करण हैं। अनुसंधान और विकास)।

आइए कल्पना करें कि ये सभी 10, 5 हजार परियोजनाएं क्रमिक रूप से नहीं, बल्कि क्रमिक रूप से और समानांतर में चल रही हैं।

आइए परिमाण के क्रम से एक साथ अध्ययनों की संख्या को मनमाने ढंग से कम करें। मुझे लगता है कि मुझसे बहुत गलती नहीं होगी।यही है, हम परीक्षण शोधकर्ताओं की प्रारंभिक संख्या को एक और हजार से गुणा करते हैं।

कुल मिलाकर, यानी पहले से ही लगभग दस बिलियन। 10,000,000,000।

मान लीजिए कि वास्तव में नई दवाओं पर शोध करने वाली दवा कंपनियों की संख्या (जो, निश्चित रूप से, गणना को बहुत सरल करती है, लेकिन वास्तविकता के अनुरूप नहीं है, लेकिन - फिर भी …) केवल पचास प्रमुख विश्व तक सीमित है।

और मान लें कि सभी अभियान परीक्षण रोगियों की उल्लिखित संख्या का उपयोग करते हैं जो प्रत्येक अध्ययन के लिए नया नहीं है, लेकिन कम से कम पचास प्रतिशत (जो, स्पष्ट रूप से, संभावना नहीं है, क्योंकि सभी के पास अलग-अलग बीमारियां हैं और औषधीय दवाओं के लक्ष्य समूह - अलग हैं)।

हम खुद को गुणा करते हैं। मन में संभव है। आप कैलकुलेटर का उपयोग कर सकते हैं।

क्या आपने इस आंकड़े की सराहना की है?

यह विशुद्ध रूप से अंकगणित, विशुद्ध रूप से इंजीनियरिंग और साक्ष्य-आधारित विज्ञान की अवधारणा के लिए विशुद्ध रूप से तार्किक दृष्टिकोण है।

हाँ, अब पृथ्वी पर कम लोग हैं। यह सिर्फ इतना है कि तथाकथित "साक्ष्य-आधारित दवा" की विश्वसनीयता के वास्तविक वैज्ञानिक मूल्यांकन के लिए दिए गए अध्ययनों की संख्या वास्तव में आवश्यक है।

सामान्य तौर पर, "साक्ष्य-आधारित चिकित्सा" के ढांचे में वास्तव में वैज्ञानिक रूप से महत्वपूर्ण शोध के लिए, ग्रह पर लोगों की तुलना में केवल बहुत अधिक मानव संसाधनों की आवश्यकता होती है।

नहीं, नहीं, मुझे पता है कि, उच्च स्तर की संभावना के साथ, कई शोध पैरामीटर "पतन" हो जाते हैं, यानी, जब शरीर कुछ दवाओं या तकनीकों के संपर्क में आता है, तो कुछ अलगाव श्रेणियां अच्छी तरह दिखा सकती हैं (और वास्तविकता में दिखाएं) समान मूल्य।

लेकिन यदि हम अध्ययन की कुल संख्या को परिमाण के कुछ क्रमों से कम कर दें, तब भी यह स्पष्ट हो जाता है कि इस तरह के अध्ययन करते समय किसी भी वास्तविक विश्वसनीयता का कोई सवाल ही नहीं हो सकता है।

और एक और महत्वपूर्ण बिंदु। बार-बार मुझे ऐसी स्थिति का सामना करना पड़ा जब उपयोग किए गए उपकरणों के वास्तविक गुणों और रोगियों की वास्तविक विशेषताओं के आधार पर कुछ वैचारिक सर्किट समाधानों को उन लोगों के विरोध का सामना करना पड़ा, जिन्हें मूल्यांकन एल्गोरिदम को लागू करना था - गणितज्ञ और प्रोग्रामर। यहां स्थिति अजीब निकली। यह पूरी तरह से सुनिश्चित होने के कारण कि यह गणितीय आँकड़ों के तरीके हैं जो राज्य के आकलन की समस्या को हल करने के लिए पूर्ण उपकरण हैं, वे इस तरह के बयान देने में कामयाब रहे: क्या वे विशेषता हैं?

कुछ ऐसा ही, लेकिन डॉक्टरों की तरफ से शोधकर्ताओं ने भी आवाज उठाई। अर्थ में - यदि गणितीय आँकड़ों के तरीके हैं तो रोगी की विशेषताओं को क्यों ध्यान में रखा जाना चाहिए? लेकिन यहां, जैसा कि मैं इसे समझता हूं, एक निश्चित धार्मिक भावना सामने आती है कि एक गैर-विशेषज्ञ एक उपकरण के संबंध में अनुभव करता है, जिसका पूरा सार वह नहीं जानता, लेकिन उसे समझाया गया कि यह अपने आप में महान है.

इस प्रकार, हम संक्षेप में बताने का प्रयास करेंगे।

किसी व्यक्ति की स्थिति पर कुछ कारकों के प्रभाव का मूल्यांकन करने वाले किसी भी शोध में वैज्ञानिक साक्ष्य का विचार सही है और सबसे गर्म समर्थन का हकदार है।

लेकिन जिन रूपों का हम वास्तविकता में निरीक्षण करते हैं, वे संकेत देते हैं कि वास्तव में हमारे पास "सबूत-आधारित दवा" नहीं है, जैसा कि हितधारकों की कुछ मिलीभगत पर आधारित शास्त्रीय अटकलें हैं और उच्च स्तर की चिकित्सा, गणितीय और सामान्य वैज्ञानिक निरक्षरता में आबादी है। पूरा का पूरा।

इसके अलावा, किसी को यह नहीं भूलना चाहिए कि आधुनिक विज्ञान में कोई भी तरीका किसी भी मामले में प्रभाव के सामाजिक कारक से अलग नहीं रह सकता है। कोई भी "साक्ष्य-आधारित दवा" किसी भी तरह से मुनाफे को अधिकतम करने के लिए उत्पादक पूंजी द्वारा निर्धारित वास्तविक लक्ष्यों और उद्देश्यों का सामना करने में सक्षम नहीं है।स्वाभाविक रूप से, कोई भी फार्मास्युटिकल फॉर्म जो अधिक महंगे हैं, लेकिन कम प्रभावी हैं, उन पर स्पष्ट प्राथमिकता होगी, लेकिन अधिक प्रभावी और सस्ता होगा। यह मत भूलो कि वर्तमान समय में दवा रोगियों के उपचार के लिए उतनी प्रयास नहीं कर रही है जितनी कि उनके दीर्घकालिक उपचार में।

यानी अगले कुछ दशकों तक आधुनिक मेम "ब्रिटिश वैज्ञानिकों ने साबित कर दिया है" के सभी संस्करण सिर्फ सामाजिक-राजनीतिक मेम बनकर रह जाएंगे, जिनका वास्तविक विज्ञान से बहुत अप्रत्यक्ष संबंध है।

यहाँ एक और कारक की ओर इशारा करना उचित होगा जो सामान्य रूप से आधुनिक विज्ञान कहलाता है, उस पर एक बहुत मजबूत संदेह पैदा करने में सक्षम है।

यह कारक कुछ शोधकर्ताओं की ओर से वैज्ञानिक गतिविधि में अपवित्रता और एकमुश्त धोखे के एक तत्व का उद्देश्यपूर्ण परिचय है, जो स्वयं वैज्ञानिक अनुसंधान में इतनी दिलचस्पी नहीं रखते हैं जितना कि उनके भौतिक समकक्ष और वैज्ञानिक प्रसिद्धि में वे व्यक्तिगत रूप से प्राप्त करते हैं। और वैज्ञानिक समुदायों की एक निश्चित गुटबाजी का रवैया, जो वैज्ञानिक अनुसंधान के एकमुश्त अपवित्रीकरण में योगदान देने के लिए तैयार हैं।

यहाँ, उदाहरण के लिए, इस विषय पर हाल ही में एक घोटाला:

"वैज्ञानिक दुनिया में एक घोटाला: नकली शोध असली पुरस्कार जीत रहा है"(20.01.2019 से अंतिम कॉल)

खैर, कुछ तरीकों की आलोचना जो प्रमुख चिकित्सा फर्मों के व्यवसाय से संबंधित नहीं हैं, हमेशा हितों पर आधारित होंगी, सबसे पहले, व्यवसाय के। और लोगों का स्वास्थ्य या वास्तविक वैज्ञानिक नवाचार हमेशा अंतिम स्थान पर रहेंगे।

इसलिए, मैं अनुशंसा करता हूं कि हर कोई जो कुछ अनुमोदन या महत्वपूर्ण आकलन पर बहस करने में किसी प्रकार की "साक्ष्य-आधारित दवा" की अपील करता है, उसे शांति से अनदेखा किया जाना चाहिए, क्योंकि आने वाले वर्षों में यह घटना विशेष रूप से समाजशास्त्रीय, राजनीतिक और वाणिज्यिक हेरफेर का एक साधन रहेगी और अनुमान।

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