Ставить под сомнение достоверность науки как факта

2024 Автор: Daisy Haig | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-17 03:13

Недавно в поисках информации о роли доказательной информации в принятии медицинских решений я наткнулся на следующую цитату Нила ДеГрасса Тайсона:

«В науке хорошо то, что она истинна вне зависимости от того, верите вы в нее или нет».

Мое первое впечатление об этом заявлении было полным согласием. Я подхожу как к своей профессиональной, так и к личной жизни с довольно жесткими фактическими стандартами, постоянно ищу доказательства и изучаю вероятность принятия важных решений или преодоления трудностей.

При дальнейшем рассмотрении я задался вопросом, насколько хорошо это утверждение действительно работает в «реальном» мире. Человеческая природа придает отчаянную потребность разобраться в том, чего мы не понимаем. Было бы замечательно, если бы все, что мы делаем, можно было бы категорически выделить в истинные или ложные утверждения. Но реальность подсказывает, что это бывает редко.

Мы часто сталкиваемся с тем, о чем нам не хватает знаний или информации. Когда мы это делаем, мы используем сочетание образования и опыта в нашей борьбе за постижение неизвестного. Это становится особенно заметным, когда нам не хватает научного понимания конкретной темы и мы позволяем опыту вносить основной вклад в наши знания. Когда это происходит, мы участвуем в так называемой «предвзятости».

Систематическая предвзятость возникает, когда мы ищем или интерпретируем информацию таким образом, чтобы подтвердить наши предубеждения. Такие фразы, как «я верю», «я думаю», «это имеет смысл для меня» или «логично, что…» обычно предшествуют утверждениям с предубеждением конформации.

Например, почти каждый собачий пациент, которого я вижу, носит ошейник. Многие собачьи пациенты, которых я вижу, также имеют лимфому. Поэтому я мог бы сделать вывод, что ошейники были причиной лимфомы у собак. Поскольку мне неизвестны какие-либо исследования, посвященные изучению наличия ошейника как независимого фактора риска развития рака у собак, мое утверждение было бы основано на предвзятости по внешнему виду, а не на научной основе.

К сожалению, те, кто недостаточно хорошо владеет медицинской терминологией и принципами физиологии, могут стать мишенью для хитрых маркетинговых методов, особенно в отношении вопросов, касающихся их здоровья или здоровья их домашних животных.

Я думаю об этом каждый раз, когда сталкиваюсь с новым продуктом, утверждающим, что он «выводит токсины из организма», «очищает систему» или «укрепляет иммунную систему». Мой научный ум знает, что эти фразы абсолютно бессмысленны. Я знаю, что моя печень и почки уже делают все необходимое для детоксикации и очищения. Я знаю, что если бы моя иммунная система была усилена, она, вероятно, начала бы яростно атаковать мои собственные клетки.

Я борюсь еще и потому, что знаю, что научное открытие основано на сомнении в недоказанных наблюдениях и идеях. То, что мы знаем как научную правду, в какой-то момент было неизвестно. И даже научно доказанные концепции могут быть опровергнуты дополнительными исследованиями.

Каждый исследовательский проект, в котором я участвовал, основывался на абстрактных концепциях, опыте и мыслях. Они были разработаны, чтобы задать вопрос, произошли ли наблюдения, положившие начало исследованию, чисто случайно или на основе информации, основанной на доказательствах. Конечно, научные рассуждения сыграли самую большую роль в реальном дизайне исследования, но пытливый ум отвечал за обдумывание исходной гипотезы.

Статистика - это наш барометр для оценки обоснованности теории. Когда статистика показывает значимость, мы принимаем гипотезу за истину. Если значение не достигается, оно отклоняется и считается научно ложным.

Опыт подсказывает мне, что принятие статистической значимости или незначительности - не всегда самый верный путь. Статистикой можно манипулировать, а исследования могут быть ошибочными. Замечательные выводы можно сделать на основе чрезвычайно малых размеров выборки или исследований с любопытной структурой. Я также ценю свой опыт и то, насколько он важен при принятии решений о моих пациентах, даже когда нет никаких доказательных данных, подтверждающих правильность моей теории.

Наука верна, верите вы в это или нет? Это интересный вопрос для размышлений даже для этого ученого.