quote:
Op dinsdag 14 juli 2009 21:45 schreef Gavin_de_Becker het volgende:[..]
Blijkbaar lezen veel mensen het verkeerd, want ze schrijven ook:
[..]
Dat ze geen studies hebben die nadelige effecten aanwijzen zegt niet zoveel. Geneeskunde is verre van een exacte wetenschap.
Exacte wetenschappen zijn ook vaak een stuk minder exact dan veel mensen lijken te denken. Natuurlijk is het geen kwestie van even een simpel experimentje doen waar een schadelijk / onschadelijk effect uit komt rollen. Ten eerste zijn van (ethyl)kwik een aantal mogelijke bijwerkingen bekend en zijn er natuurlijk concrete vermoedens geweest over zaken als autisme. Dat soort zaken kunnen m.b.v. 'randomized double blind trials' vrij goed geanalyseerd worden. Natuurlijk zegt één zo'n trial met statistisch significante uitkomsten of juist het ontbreken daar van lang niet alles. Meerdere fatsoenlijk uitgevoerde trials kunnen echter een vrij goede indicatie geven. Daarbij is het natuurlijk ook zo dat je wel simpelweg kunt wijzen op mogelijke, potentieel negatieve effecten van iets als thiomersal in een vaccin, maar in de biomedische complexiteit moet je m.i. het totaalplaatje meer in de gaten houden. Er zijn ook vaak genoeg risico's verbonden aan allerlei medische ingrepen, maar als het alternatief is dat je binnen een maand onder de grond ligt, dan zijn dat toch wel aanvaardbare risico's.
quote:
Hoe lang heeft men fluortabletten voorgeschreven voor sterkere beenderen? Er zijn nog altijd dokters die denken dat het helpt. Ook al vermeldt de Merck Manual al jarenlang dat het de beenderen zwaarder maar ook brozer maakt.
Een hoop studies
hier, ik ken "second look" niet, heb de pagina net gevonden, geen idee hoe betrouwbaar dit is. Maar ik zie niet meteen iets op die pagina dat ik niet op "gereputeerde" medische sites zou vinden.
Zo te zien gewoon een collectie van publicaties. Soort van literatuuronderzoekje zou je kunnen zeggen, maar ik heb geen flauw idee hoe representatief het is voor de literatuur. Als ik het zo even snel zie dan zijn over het algemeen de effecten wel vrij klein. Maar goed, wetenschap is natuurlijk geen deductische, maar een inductieve onderneming. Fouten blijf je houden.
quote:
Er is geen enkele reden om aan te nemen dat eender welke hoeveelheid kwik "veilig" is. Dat je onder een bepaalde dosis geen effecten meer kan meten betekent niet dat ze er niet zijn, enkel dat de nauwkeurigheid van je meetmethode beperkt is. Het maximale dat je ooit kan bereiken is heel de wereldbevolking onderzoeken en volgen. Dan nog zou je nooit verschillen van zeg maar een honderdtal doden per dag kunnen opmerken die een lage dosering zou kunnen veroorzaken.
Je kunt groepen onderzoeken die eigenlijk alleen op kwikinname significant verschillen. Men is dan ook achter mogelijk schadelijke gevolgen gekomen door te kijken naar kustpopulaties die veel meer vis eten dan andere populaties.
quote:
Asbest is één van de mooie uitzonderingen op dat vlak: Asbestvezels verdwijnen niet, en bij kanker veroorzaakt door asbeststof is het (soms) mogelijk om precies die vezel terug te vinden die de kanker gestart heeft! Eén van de redenen waarom de gehele asbestindustrie in de VS akkoord ging om alle salchtoffers te vergoeden.
(tot enkele jaren geleden, toen kwam de advocaat van één van de bedrijven met het briljante argument: "Bewijs maar eens dat die asbestvezel in mijn werkgever uit mijn bedrijf komt!". Heb het daarna niet meer gevolgd, moet ik eens opzoeken hoe dat gegaan is.)
Dat lijkt me erg stug. je kunt natuurlijk vezels in de buurt van een tumor vinden, maar dat impliceert natuurlijk geen causaal verband. Die opmerking van die advocaat slaat m.i. ook als een lul op een drumstel. Genoeg mensen die hun hele leven gerookt hebben en longkanker krijgen, maar je zou natuurlijk altijd kunnen stellen dat het 'niet aan te tonen valt dat roken de oorzaak is'. We praten immers nog altijd over statistische in plaats van deterministische verbanden. Zelfs al zou je onomstotelijk vaststellen dat roken de oorzaak is, dan zou je bij iemand die zowel sigaretten van fabrikant A heeft gerookt als van fabrikant B kunnen claimen dat het niet aan te tonen is of de sigaretten van A of die van B verantwoordelijk zijn.
quote:
[sub]edit2: over de medische wetenschap gesproken, ooit gezien op bbc ou, ze vroegen een auditorium vol medici een simpel vraagje over hoe je het resultaat van een test moet interpreteren: ziekte die één persoon op 1000 heeft, een test die voor 90% betrouwbaar is, je geeft een willekeurige patient de test en resultaat is positief, wat is de kans dat ie de ziekte echt heeft? Eén op honderd is die kans, en dat waas zowat de kans op een juist antwoord ook, de meeste gokten op 50% of meer.
Niet voor niets is medische studie vooral vanbuiten leren, differentiële diagnoses, lijsten van oorzaken in volgorde en de testen om ze één voor één uit te sluiten. Eerst test X indien negatief Y of Z afhankelijk van de leeftijd van de patient, en als Z positief dan test Q om te differentieren tussen...
dat soort regels.
Dat kan best zo wezen en het zou me ook niets verbazen wanneer het begrip van statistiek onder 'medici' niet al te best is. Medici is dan ook een vrij breed begrip en een huisarts houdt zich over het algemeen niet bezig met wetenschappelijk onderzoek. Maar in de gemiddelde publicatie over medisch onderzoek die ik lees wordt statistiek toch vrij correct toegepast.
quote:
Grappig eigenlijk, als je fysici of mathematici zou verplichten om enkel nog geneeskunde te (be)studeren, dan zouden ze al die regels herschrijven tot matrices met correlatiecoëfficiënten, waarschijnlijkheidsverdelingen, beslissingsalgorithmes, data-mining en expert-systemen .
Dat vind ik persoonlijk erg slap gelul. (Theoretische) mathematici houden zich voornamelijk bezig met de geïdealiseerde mathematische wereld en veel minder met de imperfecte empirische wereld. In de fysica is ook heel weinig echt 'exact'. Het gros van de fysica baseert zich op wetmatigheden die bij benadering kloppen en niet zozeer gebaseerd zijn op de fundamentele theoretische fysica. Hoewel ze daar in theorie wel van af te leiden zouden zijn, is dat pragmatisch gezien gewoon niet te doen. Bovendien zijn de zaken die jij hier beschrijft natuurlijk ook gewoon zaken die in de medische wetenschap gebeuren. Op trial resultaten wordt statistische analyse uitgevoerd en als je een paper leest zie je ook dat de resultaten in statistische termen worden weergegeven met eventueel nog een interpretatie van de auteurs er overheen (De resultaten van deze trial lijken erop te wijzen dat X de kans op Y significant beïnvloedt, etcetera). Zaken als 'data-mining' zijn niet altijd even zinvol. Je kunt een groep met een bepaalde aandoening afzetten tegen een groep zonder die aandoening en 100 mogelijke oorzaken bijhouden en vervolgens 'data-minen', maar dan heb je vanwege statistische willekeurig gemiddeld al 5 statistisch significante factoren te pakken.