Védőoltásokról - a tények alapján

(Aki először jár ezen a blogon, az javaslom, hogy kezdjen itt: Tartalomjegyzék gyanánt.)

A védőoltások az orvostudomány legcsodálatosabb találmányainak egyikét jelentik.

Több száz millió ember életét mentették meg a történelemben (illetve, a világ szerencsétlenebb országaiban, mentik meg mind a mai napig). Azáltal, hogy segítik elkerülni a megbetegedéseket, csökkentik a gyermekek fájdalmait, szenvedését, segítik elkerülni a még súlyosabb (adott esetben maradandó megnyomorodáshoz vezető) szövődményeket, tehermentesítik a nemzetgazdaságot és az egészségügyi ellátórendszert. Ami miatt a csodálatos jelző nem túlzás, hogy mindezt milyen kis áron teszik: kockázataik (illetve költségük) sok nagyságrenddel az előbbi előnyök mögött marad.

Manapság azonban felbukkantak, Magyarországon is, csoportok, akik fejükbe vették, hogy megingatják a bizalmat a védőoltásokban. Amíg ezt tárgyszerű, szakmai vita keretében teszik, nincs is semmi gond. Néhányan azonban nem érvelnek, hanem manipulálnak, nem megalapozott kritikájuk van, hanem előre eldöntött prekoncepcióikat, összeesküvés-elméleteiket igyekeznek szakmai köntösbe bújtatni. Céljuk, hogy érzelmekre hatva verjenek át embereket, károkat okozva az egész magyar közegészségügynek, a magyar gyermekeknek.

Meggyőződésem szerint csak felvilágosítással, ismeretterjesztéssel lehet e manipulációk ellen hatékonyan fellépni. E blog ezt a célt kívánja szolgálni: bemutatja, hogy a védőoltás-ellenesek hazugságaival szemben mit mutatnak a tények a védőoltásokról. Szó lesz a hatásosságról, a biztonságról; a témákat folyamatosan bővítem.

A blog központi oldala, ahonnan indulni érdemes: Tartalomjegyzék gyanánt. Innen indulva minden tárgyalt kérdés megtalálható, strukturált rendben.

A blog anyaga "könyv" formában is elérhető: Ferenci Tamás: Védőoltásokról – a tények alapján, sőt, most már igazi könyvként is, ha valaki jobb szeretné papíralapon olvasni. Rövid összefoglalóként ezt a cikkemet ajánlom.

Elérhetőség

A szerző biostatisztikus, az ÓE Élettani Szabályozások Csoportjának adjunktusa, a BCE Statisztika Tanszékének félállású adjunktusa.

Email-es elérhetőség:

 

Friss topikok

Címkék

adatforrás (2) adatvizualizáció (1) all trials (1) alumínium (2) autizmus (5) bárányhimlő (4) BCG (2) bexsero (5) bíróság (1) biztonság (32) boldogkői zsolt (1) cfr (1) cikk (4) cocooning (1) cukorbetegség (1) diabetes (1) diftéria (1) efpia (2) egészségi állapot (1) előadás (3) epidemiológia (4) epidemiology and infection (1) eradikáció (1) etika (1) fészekimmunizálás (1) formaldehid (1) forrás (1) függetlenség (1) gyermekrák (1) haemophilus influenzae b (1) hatásosság (27) háziorvos továbbképző szemle (1) hepatitis b (2) Hib (1) higany (3) immunológia (1) immunrendszer (1) indokoltság (2) infektológia (4) influenza (1) interjú (1) ipm magazin (1) ipv (1) járványos gyermekbénulás (2) jog (2) kanyaró (7) kiggs (1) kockázat-haszon mérlegelés (5) kockázatérzékelés (1) kockázatkommunikáció (1) költséghatékonyság (2) könyv (8) kötelezőség (2) kritikus gondolkodásmód (3) Kürti Katalin (1) kutatás (4) matematika (1) meningococcus (4) minőség (3) MMR (3) morbilli (7) műhelytitok (8) mumpsz (1) nátrium-klorid (1) nyájimmunitás (7) oltás (104) opv (1) orvosi hetilap (1) orvosi kutatások kritikus értékelése (1) orvosi szemétkosár (2) összetevő (5) övsömör (1) PCV (1) pertussis (6) pneumococcus (1) policy (1) polio (5) prevenar (1) rota (1) rózsahimlő (2) rsv (1) rubeola (3) statisztika (3) synflorix (1) szamárköhögés (6) szatymaz (1) szebik imre (1) szendi gábor (3) szükségesség (1) TBC (1) tiomerzál (3) torokgyík (1) transzparencia (3) ukrajna (1) vakcina (105) varicella (3) védőoltás (105) zoster (1) Címkefelhő

Érvelési hibák I: A korreláció nem implikál kauzalitást

2012.09.05. 13:13 Ferenci Tamás (vedooltas.blog.hu)

A címben foglalt irányelv nevezetessége (azon túl, hogy milyen sok latin szót tudtam egymás után rakni benne), hogy az orvosi statisztika talán legfontosabb alapelve. Egyúttal az, amit a legtöbbször figyelmen kívül hagynak... Ennek minden bizonnyal az az oka, hogy a gyakorlati esetekben úgy tud előjönni, hogy egyáltalán nem nyilvánvaló, mivel is kerültünk szembe (miközben a fogalmakat és a gondolatmenetet letisztítva világos lesz, miről van szó valójában). Emiatt olykor szinte csábít, hogy beleessünk ebbe a csapdába.

Formális definíció helyett kezdjük két példával. Mindkettő tankönyvi alappélda erre az elvre; az első nyilvánvaló lesz, sőt, kimondottan sarkított, amire mindenki rávágja, hogy világos hol a hiba, a másik tökéletesen ugyanarra a kaptafára illik, mint az első – mégis, ennek már sokan hinnének.

Vágjunk tehát bele! Az első példát egy statisztika könyvben olvastam, és ha jól emlékszem, ott azt állították, hogy ezt a vizsgálatot komolyan megcsinálták (amit kicsit nehéz elhinni, de még ha nem is, példának akkor is jó). Szóval, a sztori szerint egy amerikai államban a '70-es években készítettek egy kimutatást arról, hogy mennyi az egyes tűzesetekhez kiküldött tűzoltók száma, és mennyi az ott esett anyagi kár. Év végén összesítették az adatokat, és az derült ki, hogy a kettő között van statisztikai kapcsolat, sőt, kimondottan erős, pozitív irányú kapcsolat van: a több tűzoltó kiküldése várhatóan nagyobb kárral jár együtt. (Ha a történet maga csak anekdota is, ez nyilván egy igazi vizsgálatban is így adódna.) Konklúzió: a legjobb, ha a tüzekhez egyáltalán nem is küldünk tűzoltókat, hiszen láthatóan csak rontanak a helyzeten!

Ahogy írtam is, ez részben inkább egy vicc, hiszen mindenki kapásból rávágja: persze, de valójában nem a tűzoltók miatt nagyobb az anyagi kár; a jelenség oka, hogy van egy harmadik tényező (jelesül: a tűz nagysága), ami egyszerre növeli a kiküldött tűzoltók és az anyagi kár nagyságát. Végeredményben azt kapjuk, hogy e két változó maga is együtt fog mozogni – holott valójában egyik sem okozza a másikat, mindkettő egy harmadik okozata. Ha azonban egy vizsgálatba mégis izoláltan csak ezt a két változót vonjuk be, akkor viszont ezt elnézhetjük, és azt hihetjük, hogy köztük az együttmozgás hátterében ok-okozati viszony van. Ez a korreláció egy precíz vizsgálatban (értsd: amelybe bevonjuk a tűz nagyságát is, mint változót – ezt úgy szokták szépen mondani, hogy kontrollálunk a tűz nagyságára) azonnal eltűnne.

Azok számára, akik azt gondolják, hogy ilyet nem lehet "elnézni", jöjjön a második tankönyvi példa. Több vizsgálat azt találta, hogy azoknak a nőknek a körében, akik menopauza utáni hormonpótlásos kezelésben (HRT) részesültek, kisebb a szívkoszorúér-betegségek előfordulása, mint az olyan nőknél, akik nem kaptak ilyen terápiát . És nem is kis különbségről beszélünk: némelyik kutatás szerint feleakkora a rizikó a HRT kezelést kapott nők körében az ilyenben soha nem részesültekhez képest. Ez a kezelés tehát védő hatású a szívkoszorúér-betegségek szempontjából, érdemes alkalmazni, hogy elkerüljük az ilyen betegségeket. Ugye?

Szerintem már ennyi alapján is sokan elhinnék ezt a két mondatot (persze ha előzmények nélkül írom ki valahová), akkor meg különösen, ha esetleg szép diagramot készítek, amelyen egy jó nagy oszlop mutatja a HRT-ben nem részesülők körében a szívkoszorúér-betegség előfordulását, és egy egészen alacsony a HRT-t kapóknál ugyanezt. Különösen, ha emellé csillogó-villogó weboldalt rakok, esetleg a szívkoszorúér-betegségben szenvedő hölgyek szívbemarkoló vallomásaival, természetesen szenvedő arcot mutató fényképekkel, mellette a HRT-ben részesülő nők emelik mosolyogva fel a gyógyszert stb. stb. Mindenki el tudja képzelni.

Mi itt a gond? Mindössze annyi, hogy a fenti összefüggés nem létezik. Sőt: egész konkrétan az ellenkezője igaz. (Ezt a 'korreláció nem implikál kauzalitást' problémára érzéketlen módszerrel, randomizált kontrollált kísérletekkel egyértelműen bebizonyították később.) A HRT éppen hogy növeli a szívkoszorúér-betegségek valószínűségét! Akkor meg hogyan jöttek ki a korai eredmények...? Nagyon egyszerűen. (Persze így utólag nézve...) A legfontosabb ok, hogy a HRT-ben részesülő nők tendenciájában magasabb szocioökonómiai státuszú csoportból kerültek ki – márpedig a magasabb szocioökonómiai státusz önmagában, tehát most függetlenül az egész HRT dologtól, csökkenti a szívkoszorúér-betegségek rizikóját. (Hiszen az ide tartozó emberek tendenciájában egészségesebben táplálkoznak, járnak sportolni stb.)

Végeredményben tehát az igazi helyzet az, hogy a két változónk felett van egy harmadik (a társadalmi-gazdasági helyzet), amely egyszerre hat mindkettőre: a HRT-vel való kezelés valószínűségére pozitívan, a szívkoszorúér-betegség kockázatára negatívan. Ezek a hatások olyan erősek, hogy ha csak a két változót vizsgáljuk, akkor köztük is negatív kapcsolatot találunk, mert ez a hatás nem csak hogy eltüntette, de egyenesen az ellentétére írta át köztük lévő – valódi – hatást. (Mert az jóval kisebb nagyságú volt; bőven el tudta fedni a fenti hatás.) Természetesen egy korrekt vizsgálatban, tehát olyanban, amiben beugrik, hogy a szocioökonómiai státusznak lehet jelentősége, és ezért bevonjuk változóként, azaz kontrollálunk rá, ez a dolog azonnal kiderül, és meghatározható a HRT-nek a szívkoszorúér-betegség rizikójára gyakorolt valódi hatása. Hangsúlyozom tehát, hogy nem arról van szó, hogy az eredeti – szocioökonómiai státuszt figyelembe nem vevő – vizsgálatok rosszak voltak, meghamisította az eredményt a HRT-lobbi, nem vizsgáltak meg elég nőt stb. A jelenség mechanizmusából adódik, hogy ilyen vizsgálattal, bármilyen nagy mintán, bármilyen pontosan és jól végezzük is el, lehetetlen megmondani, hogy mi a valós helyzet, hiszen a szocioökonómiai státusz intrinzik módon elrontja az eredményt, úgyhogy amíg arra nem kontrollálunk, addig szükségképp fals képet kapunk.

A probléma az, hogy azt senki nem mondja meg nekünk előre, hogy adott feladatban milyen változóra kell kontrollálni, mi befolyásolhatja ilyen úton az eredményt! Az ilyen változókat szokás egyébként confoundernek (zavaró változó) nevezni, a jelenséget magát pedig counfoundingnak. Így utólag érthető, hogy itt miért a szocioökonómiai státusz a zavaró változó, de ezt előre néha nehéz kitalálni. (Valószínűleg kevesen kiáltottak fel írásom elején, hogy hohó, de hát kontrollálni kellett volna a szocioökonómiai státuszra!) A gond, hogy van végtelen sok változónk; vajon melyiket kell figyelembe venni confounder-ként? Ezt néha nem olyan könnyű kitalálni, mint a tűzoltós példában!

De egy általános tanulság azért megfogalmazható: abból, hogy két jelenség együttjár (több tűzoltós tűznél nagyobb a kár, HRT-ben részesülőknek kisebb a szívkoszorúér-betegség kockázata) ne következtessünk arra, hogy köztük ok-okozati (kauzális) viszony is van! Még az is lehet, hogy a valódi ok-okozati viszony éppen azzal ellentétes, amit látunk, csak épp confounder változók ezt elfedik.

És akkor ezzel megérkeztünk a 'korreláció nem implikál kauzalitást' definíciójához: az a statisztikai alapelv, miszerint két jelenség együttjárásából nem következik, hogy az egyik okozza a másikat. Lehet (most persze a véletlen egybeesésen túl!), hogy a másik okozza az egyiket, lehet, hogy valamilyen harmadik hatás okozza mindkettőt, mint az előbbi példákban, lehet, hogy a hatások valamilyen egészen kusza rendszerében pont így szerepel mindkettő, és lehet, hogy valamilyen módon mindkettő hat a másikra. (Tipikusan ez utóbbira példa a GDP és az egészségi állapot: amellett is lehet meggyőzően érvelni, hogy az egészségesebb társadalom hatékonyabban és többet termel, például mert kevesebbet tölt betegállományban, de amellett is, hogy a hatékonyabb és többet termelő társadalom egészségesebb, például mert jobb egészségügyi rendszert tud működtetni. A valóságban nyilván nem arról van szó, hogy az egyik álláspont igaz, a másik meg nem: a két hatás egyszerre, kölcsönösen áll fenn, összefonódnak, egyiket sem nevezhetjük vegytisztán oknak.)

Ez a problémakör nem csak a védőoltások biztonságosságának a vizsgálatát nehezíti, hanem a hatásosságét is, természetesen. Olyannyira, hogy az ott ismertetett eredmények végén mindenhol külön részt szántam ennek megbeszélésére: hiszen abból, hogy az oltás bevezetése után eltűnt a betegség, önmagában nem következik az oltás hatásossága (mi van, ha más is módosult, azaz ha az összehasonlított időszakok nem csak az oltottságban térnek el, és ez az egyéb eltérés hat a megbetegedési kockázatra is?), abból, hogy a fegyelmezettebben oltó országokban ritkább a betegség, önmagában nem következik az oltás hatásossága (mi van, ha másban is eltérnek az országok, nem csak az oltottságban, és ez az egyéb eltérés hat a megbetegedési kockázatra is?), sőt, még az egyedi adatokat használó megfigyeléses vizsgálatokat is érinti ez, például abból, hogy az oltott csoportban kevesebb a beteg, önmagában nem következik az oltás hatásossága (mi van, ha az oltottak másban is eltérnek az oltatlanoktól, nem csak az oltottságban, és ez az egyéb eltérés hat a megbetegedési kockázatra is?). Természetesen az említett diszkussziók mindenütt kitértek arra, hogy ebben a konkrét példában miért lehetünk mégis csak biztosabbak az összefüggésben, de ettől még a jelenség fennáll (és egyedül a kísérleteknél nem kell emiatt aggódnunk).

Igazán forróvá azonban a biztonságosság kapcsán válik a kérdés: a védőoltás-ellenesek egyik legkedveltebb hivatkozási alapja (itt persze már nincsen diszkusszió...) a vakcinák biztonságossága kapcsán tankönyvi példa a 'korreláció nem implikál kauzalitást' elvének megsértésére. Megjegyzik, hogy mostanában egyre több oltást kapnak a gyerekek és mostanában egyre több autista/rákos/asztmás/cukorbeteg stb. gyerek van, tehát az oltásoknak szerepük van ezeknek a betegségeknek a kialakulásában. Mi ezzel a kijelentéssel a baj? Az, hogy pontosan ugyanannyira igaz, mint amennyire a "több tűzoltót küldünk és nagyobb a kár"-ból következik, hogy a tűzoltóknak szerepük van a kárban! Hajszálpontosan ugyanannyira. A korreláció nem implikál kauzalitást. Ezen elv miatt tehát ez önmagában nem bizonyít semmit. (Természetesen nem is cáfolja, mint ahogy elvileg a tűzoltóknak is lehetne tényleg szerepük. Tehát nem arról van szó, hogy ez kizárja az összefüggést, hanem arról, hogy nem mond róla semmit. Bizonyos esetekben elvégeztek olyan vizsgálatokat, amelyek viszont pro/kontra is tudnak nyilatkozni, ezek a védőoltás-ellenesek lényeges állításait rendre megcáfolták. A későbbi részekben több ilyet is be fogok mutatni.)

Ez az elv tehát néha olyan, hogy első ránézésre csábító a csapda, csak jobban belegondolva jön rá az ember, hogy ezzel áll szemben, és óvatosnak kell lennie. Sajnos itt is igaz a dolog másik fele is: szép görbe arról, hogyan van egyre több autista, rajta szép görbe arról, hogyan kapnak egyre több oltást a gyerekek – hát ki ne gondolna arra, hogy ejnye, kell itt lenni valami összefüggésnek...!

A formális magyarázatot, hogy ez miért nincs így, már láttuk; most hadd hozzak egy kicsit könnyedebb, informális indoklást is.

Van tehát két görbénk (átoltottság és autizmus), mindkettő növekszik. Egyesek szerint a kettő között tehát valamilyen kapcsolat kell legyen, hiszen "időben egybeesik" a növekedésük. Ugyanez az érv kicsit póriasabb megfogalmazásban: "hát mostanában sok az autista (/allergiás/asztmás/krónikus beteg/stb.) gyerek, és mostanában oltanak ennyire, akkor biztos ez az oka!". Ugyanez az érv még póriasabb megfogalmazásban: az MMR bemutatása után fapofával leírni, hogy "Megjegyzendő, hogy az utóbbi négy évtizedben megtízszereződött az autizmus előfordulása az Egyesült Államokban. Ma 110 emberre jut egy autista." (Ez konkrét példa egy magyar védőoltás-ellenes szervezettől.) Ugye milyen csábító a csapda?

Most akkor jöjjön az a rész, hogy "jobban belegondolva"! Jobban belegondolva ugyanis észrevehető, hogy ezek az okfejtések a két görbe semmilyen más tulajdonságára nem hivatkoznak azon kívül, hogy mindkettő nő az utóbbi időben. Vagy nem is hivatkoznak explicite a görbére, csak annyit mondanak, hogy "mostanában sok az oltás és sok a megbetegedés is". Ebből következik, hogy az egyik okozza a másikat?! Hát kérem, akkor nekem van pár további gyanúsítottam, hogy mi okozza az autizmus terjedését. A nyári olimpián résztvevő sportolók (különösen gyanúsak a nők!), a ciprusi posta által időben továbbított levelek vagy épp az amerikai felsőoktatási alkalmazottak...? Direkt olyan statisztikákat választottam, melyek kivétel nélkül dinamikus növekedést mutattak az elmúlt 5-10-20 évben; az autizmus görbéire rakva ezek is jól együttmozognának.

Mindez azonban semmi! Nemrég találtam az interneten a következő ábrát, lila görbe az autizmussal diagnosztizáltak száma az Egyesült Államokban, rózsaszín a bioélelmiszerek forgalma ugyanott:

AutismOrganicfood.png

Ha elfogadjuk, hogy a "mostanában többet oltunk és mostanában több az autista" egy bármilyen szinten megfelelő érv, akkor nyugodtan kijelenthető, hogy a fenti ábra egyenesen azt bizonyítja, hogy lezárható az autizmus okainak kutatása, megvan a végleges válasz: a bioélelmiszerek!

A védőoltás-ellenesek ez az érvelése tehát ennyire vehető komolyan.

Megjegyzem, azzal az erővel, amit az oltások veszélyességét a fenti módon hirdetők művelnek, éppenséggel azt is mondhatnánk, hogy bármilyen két növekedő idősor esetén kapcsolat van a két jellemző között (hiszen ha mindkettő folyamatosan növekszik, akkor az is igaz, hogy "időben egybeesik" a növekedésük!). Mi is pontosan a kapcsolat a ciprusi posta által időben továbbított levelek aránya és az amerikai felsőoktatási alkalmazottak száma között? Holott – a védőoltás-ellenesek stílusában – most bejelenthetném, hogy mennyire megnőtt az amerikai felsőoktatásban alkalmazottak száma, majd utána sejtelmesen hozzátehetném, hogy "megjegyzendő, hogy az utóbbi évtizedben majdnem megduplázódott a ciprusi posta által időben továbbított levelek aránya. Ma már 10 levélből 9 időben a címzetthez ér." Na ne nevettessük egymást. A korreláció nem implikál kauzalitást.

Nem mellékes hozzátenni, hogy a gyermekkori krónikus betegségekre vonatkozó magyar grafikonok (van olyan védőoltás-ellenes szervezet, ami tucatjával traktálja az olvasókat ilyenekből...) még a fenti, 'korreláció nem implikál kauzalitást' elvét figyelmen kívül hagyó szemléletében is önellentmondásosak. Hiszen ezeken azt láthatjuk, hogy – sajnos! – egy sor betegség vonatkozásában 1999 és 2009 között is lényegesen romlott a helyzet, miközben a legtöbb oltásnál egyáltalán nem változott az átoltottság ez alatt az időszak alatt, illetve a megelőző 5-10 évben, így e grafikonok pont hogy kizárnák e szemléletben az oltás szerepét a növekedésben... Hasonlóan érdemes azon is elgondolkodni, hogy ez nem csak ilyen módon – azaz longitudinálisan – áll fenn, hanem keresztmetszetben is. Európa nagyobb részén az oltási naptárak ma már többé-kevésbé egységesek (sőt, a védőoltás-ellenesek által állandóan citált Németországban például kimondottan bővebb is mint nálunk), az átoltottságok szintén magasak a legtöbb oltásból. (Ezt nem csak elismerik a védőoltás-ellenesek, de gyakran kifejezetten hivatkoznak is rá a kötelezőséggel kapcsolatos vitákban.) Innen kezdve viszont a megbetegedési különbségek, mert sajnos csakugyan van, amiben lényegesen rosszabb a magyar helyzet, pont hogy nem vezethetőek vissza az oltásokra. Hangsúlyozom ezekkel az észrevételekkel kapcsolatban, hogy mivel nem egyes embereket hasonlítanak össze, tehát ecological jellegűek, így a bizonyítóerejük csekély; szemléltetni inkább azt akartam, hogy még ha el is tekintünk ettől (ahogy a védőoltás-ellenesek szokták...), a logika még akkor is megbicsaklik.

Visszatérve a görbékre, az együttmozgások nyomozásánál már csak az a komikusabb, amikor látjuk az autizmus "növekedését" egy görbén, mellette egy kis nyíl, hogy aszongya "MMR oltás bevezetése (1978)". Természetesen ott, ahol az autisták száma állítólag "egyszer csak" nőni kezd. Ugye milyen csábító a csapda?

És akkor megint csak: jöjjön a "jobban belegondolva" rész! Jobban belegondolva, az ilyen grafikonok semmi mással nem indokolják az MMR-oltás hatását az autizmust illetően, mint azzal, hogy 1978-ben vezették be, ami, az ezt bizonyítékként használók szerint, a grafikon egy lényeges pontján – értsd: ahol elkezd emelkedni – van. Na rendben, de ha ez így van, akkor elvileg pontosan ugyanilyen gyanús minden más esemény is, ami 1978-ban történt! Hiszen, megismétlem, az ábra az oltás semmilyen más tulajdonságára nem hivatkozik, csak arra, hogy 1978-ban vezették be. Akkor nem lehet, hogy az autizmus terjedéséért II. János Pál pápa beiktatása felel (1978. október 16.)? Esetleg a magyar korona hazaszállítása (1978. január 6.)? Netán a Venyera-11 Vénusz-szonda indítása (1978. szeptember 9.)? Ezek az események ugyanis tökéletesen ekvivalensek az oltás bevezetésével az egyetlen olyan szempontból, amit az ilyen grafikonok megemlítenek, jelesül, hogy 1978-ban történtek. Az nem válasz erre, hogy de hát ezeknek "nyilván" nincs közük az autizmushoz, hiszen az oltás esetén is éppen az a kérdés, hogy van-e hozzá köze, márpedig az nem rossz, ha a bizonyítandó állítást nem tesszük fel előfeltevésként a bizonyítás során...

Ezek a példák akár viccesnek is tűnhetnek, de máris rettentő sokak számára hihetővé válnak, ha valamilyen értelmes(nek tűnő) biológiai magyarázatot rakunk mögé. Egyetlen példa: egy – nem általánosan elfogadott, ezt gyorsan hangsúlyozom – teória szerint az autizmus és a velőcsőzáródási rendellenességek nem függetlenek egymástól. Ez már első hallásra is meglepő lehet, a magyarázat – ezen iskolai híve szerint – ott kezdődik, hogy amennyiben a várandós anya folát-ellátottsága nem megfelelő, úgy megnő a velőcsőzáródási rendellenességek előfordulása. Ebben eddig semmi meglepő nincs, ez egy fél évszázados megfigyelés, annak is több évtizede, hogy pontosan emiatt a várandósoknak javasolni kezdték a folsav emelt bevitelét (tipikusan vitaminkészítmények formájában), sőt, egyes országokban – például az Egyesült Államokban – kötelezően folsavat adnak bizonyos, várandósok által gyakran fogyasztott ételekhez is. Az alacsony folát-ellátottságnak azonban nem csak az elégtelen folsav bevitel lehet az oka, egy másik potenciális probléma a folát-ciklusban nagyon fontos szerepet játszó MTHFR nevű enzimet kódoló gén egy bizonyos mutációja. Aki ilyennel rendelkezik, annál ezen enzim aktivitása csökkent, aminek több negatív konzekvenciája lehet. Ezek közül az egyik, hogy a vérében magasabb lesz a homociszteinnek nevezett aminosav szintje – annak a termelődését meghatározó ciklus ugyanis összefügg a folát-ciklussal – ami többek között megnöveli a vetélés kockázatát. Ez nem csak csökkent, de normális folát-ellátottságnál is jelentkezik, ha azonban kifejezetten megemeljük a folsav-bevitelt, akkor a probléma eltűnik. És mi ebben a probléma, kérdezhetnénk, hiszen ez kifejezetten jó? És egyáltalán, hogy jön ide az autizmus? Az imént azt írtam, hogy az MTHFR ezen mutációjának "több negatív konzekvenciája lehet" – nos a csavar az a történetben, hogy ezen iskola hívei szerint ezek egyike épp az autizmus! Tehát, aki hordozza ezt a mutációt, az egyúttal nagyobb valószínűséggel válik autistává is. Márpedig ha ez csakugyan így van, akkor összerakva a történetet azt látjuk, hogy normális folsav-bevitelnél az autizmus nagyobb kockázatának kitett magzatok nagyobb valószínűséggel abortálódnak, de ha megemeljük a folsav-bevitelt, akkor elfedjük ezt a hatást! Még egyszerűbben megfogalmazva: a folsav-bevitel növelésével azt is elérjük, hogy a korábban elvetélő magzatok immár megszületnek – csak épp autistán. Azaz a velőcsőzáródási rendellenességek visszaszorítása az autizmus elősegítése árán történt, ezért nem független a kettő egymástól. És a poén (gondolom sokan sejtik mi fog jönni): mikor került sor a várandós nők folsav bevitelének megemelésére, mikor jöttek ki az ezt célzó ajánlások? Természetesen épp akkor, amikor az autizmust is egyre gyakrabban diagnosztizálták!

Mielőtt bárki rohan eldobni a vitaminjait, ismét hangsúlyozom, hogy ez egy nem általánosan elfogadott elmélet, a legtöbb vizsgálat nem erősítette meg, sőt, sok tanulmány kifejezetten cáfolta. De most nem akarok ebbe belemenni, mert nem ez a lényeg, hanem az, hogy ha ezen figyelmeztetés nélkül adom elő a történetet, ugye milyen meggyőző lett volna? Vajon hányan hitték volna el? Pláne ha még mellékelek is pár grafikont a növekvő folsav-bevitel és az autizmus előfordulásának együttmozgásáról... Akkor most mégsem az oltások a hibásak? – kérdezhetném. (Persze, mert az oltások számának bővülése és a folsav-bevitel emelkedése természetesen egymással is együttmozog.) Ez a két változás – és a milliónyi egyéb, ami ugyanebben az időszakban történt! – megkülönböztethetetlen egymástól ilyen szempontból. Az mindegy, hogy milyen hangzatos biológiai körítést találok ki hozzá, ha csak az időpontokra hivatkozok, akkor a bizonyítóereje pontosan ugyanannyi az oltás-teóriának, a folsav-teóriának és annak, hogy az autizmus terjedésének az oka a Vénusz-szonda kilövése!

Megismétlem: mindezek nem azt jelentik, hogy ilyen összefüggés nincs, csak azt, hogy ezekből az adatokból, grafikonokból önmagukban semmit, vagy szinte semmit nem tudunk meg arról, hogy van-e ilyen összefüggés... (Mellesleg egyébként nincs, de már a kérdés vizsgálatához is más módszerekre van szükség; erről még részletesen fogok később beszélni.)

Végezetül pedig azzal zárnám ezt a részt, hogy nem győzőm hangsúlyozni ennek az elvnek a fontosságát és jelentőségét. Ha valaki csak egy alapelvet jegyez meg a biostatisztikából, akkor az az legyen, hogy korrelációs jellegű adatokból nem lehet okozati viszonyokra következtetni.

6 komment

Címkék: statisztika

A bejegyzés trackback címe:

http://vedooltas.blog.hu/api/trackback/id/tr504756688

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben.

Karinthy-paradoxon · http://www.alltrials.net/ 2013.01.08. 19:44:54

témához:

en.wikipedia.org/wiki/Bradford_Hill_criteria

aki a SBM részesíti előnyben: www.sciencebasedmedicine.org/index.php/causation-and-hills-criteria/

"
Oksági összefüggések / Hill-szempontrendszer

A betegségek többsége multikauzális, hátterükben számos kiváltó hatás áll. A legtöbb
daganatra például igaz, hogy nincs olyan ágens, ami nélkül biztosan nem fejlődik ki,
azaz nincs szükséges oka. Ezzel szemben több olyan külső hatás is létezik, ami képes
elindítani a malignus klón kialakulását, amelyek viszont önmagukban nem elegendőek
a betegség kifejlődéséhez. Az összetett biológiai folyamatok bonyolult oksági hálózatba
rendeződnek, melyeken belül az egyes hálózati csomópontok (faktorok) közti kapcsolat
azonosítása (egyik faktor változása kapcsolatban van a másik változásával) még távolról
sem jelenti a köztük lévő ok-okozati kötelék bizonyítását és a beavatkozási pont
azonosítását.

Sajnos nem rendelkezünk olyan kritériumrendszerrel, aminek a segítségével a kapcsolatok
ok-okozati vagy nem ok-okozati természetét hiba nélkül meg tudnánk ítélni.
Ugyanakkor szükség van olyan szempontrendszerre, amely gyakorlati kérdések megoldásakor
általában helyes döntést eredményez. Ennek az igénynek megfelelő rendszert
dolgozott ki Austin Bradford Hill. Az általa javasolt szempontok alapján értelmezni kell
minden vizsgálati eredményt, de hangsúlyozni kell, hogy (az időbeliségtől eltekintve)
egyik szempont sem perdöntő önmagában az okságot illetően. Maga Hill is a kutatási
eredmények értelmezését segítő szempontrendszernek és nem az okság megítélését
szolgáló kritériumrendszernek tartotta az ajánlását.

" van folytatás is. szépen ki van fejtve

www.etk.pte.hu/files/tiny_mce/File/oktatas/OktatasiAnyagok/KLK/20120324/biostatisztika.pdf

Ferenci Tamás (vedooltas.blog.hu) · http://vedooltas.blog.hu/ 2013.01.09. 08:09:21

@Karinthy-paradoxon: Így igaz, nagyon köszönöm az észrevételt.

Ez egy értékes kiegészítés, és - azok számára, akik mélyebben érdeklődnek a téma iránt - kitűnően mutatja, hogy oksági kapcsolat feltételezéséhez mennyivel többre van szükség, mint korreláció/temporális (időbeli) asszociáció.

(Ha van időm, ezt lehet, hogy bele is írom a cikkbe, hogy még kontrasztosabb legyen a védőoltás-ellenesek abszurd eljárása, és a valódi, korrekt közelítésmód, amiről te is írtál.)

GBL 2014.01.10. 16:10:31

Szuper a blog, másfél órája nem voltam képes visszatérni némi vakcinák alkalmazási előiratának tördeléséhez… közben a kollégáim nem hiszik el, hogy nem vicclapot olvasok, annyit röhögök. Zseniális!

A blog URL-jét az OEP/tébé/ÁNTSZ bátran elhelyeztethetné az Oltási kiskönyvek első oldalára, húszpontos betűkkel, QR-kóddal és NFC-chippel.

Ehhez a bejegyzéshez pedig a kedves érdeklődő olvasóknak ajánlom ezt oldalt: a.te.ervelesi.hibad.hu
Itt az angol nyelvű eredeti: yourlogicalfallacyis.com

gybencsko 2014.01.10. 20:09:08

@GBL:

Jó kis gyűjtemény, van egy másik is, ahol némileg jobban kifejtenek mindent, és sok (és vicces) példa is van: schrodingersdawg.blog.hu/2011/11/07/ervelesi_hibak

Azon is gondolkoztam, hogy van-e egyáltalán olyan érvelési hiba, amit Labant még nem követett el, végül arra jutottam, hogy ezt (a.te.ervelesi.hibad.hu/szerencsejatekos-tevedes) még nem követte el, de a többit már igen :D
blank