Já mám s medicínskými statistickými výzkumy obecně problém, že je dělají téměř vždy výhradně lékaři a nikoliv statistici. A třeba v ČR se na medicínu běžně chodí proto, neboť je to jediná VŠ, kde není přijímací zkouška z matematiky. Takže neexistují téměř nikdy správně provedené dvojitě slepé testy atp.
Např. u této studie opět může být vinou chybné metodiky příčina někde úplně jinde, prostě proto, že ty dvě skupiny lidí se liší. Např. je klidně možné, že ta skupina co neočkovala budou eufemicky řečeno "přírodní" lidé, kteří jedí přirozeněji, zdravěji, více se hýbou, méně kouří ... a obecně se buď více zajímaví o své zdraví, a nebo patří do odlišné demografické skupiny s výrazně silnějším genovým základem (např. u nás Romové), kteří se zas neočkují z jiných důvodů, ale i ti mohou mít jiné predispozice k oněm domněle způsobeným chorobám.
To máte pravdu, ale ideální homogenitu obou skupin můžete teoreticky dosáhnout pouze v prospektivních studiích, kde ji řídíte (a stejně ještě vždy mnoho musíte opomenout a vynechat). U retrospektivních studí byste mohl takto vytknout desítky momentů, které tyto studie prakticky nemohou rozlišovat, avšak které mohou mít svůj význam.
V tomto případě se jednalo z velké části o dětskou populaci, kde bych ještě opravdu tolik neviděl možnost uplatnění vlivu kouření, nezdravého životního stylu a "přírodních lidí". Děti jsou ještě vesměs zdravé. Ostatně byste měl také vyjít z dat, zda Vámi uváděné faktory vůbec souvisí s rizikem vzniku narkolepsie ve zdravé populaci (tedy bez uvažované expozice vakcíně)?
Způsob, kterým zpochybňujete "medicínskou statistiku" je dle mého názoru přeci jen poněkud vzdálen reálným možnostem medicínské statistiky v praxi jako takové. Teoreticky by to bylo fajn - to nesporně. Podívejte se ale, jakým způsobem autoři studie zjišťovali data a položte si otázku, zda by tímto způsobem vůbec mohli naplnit Vaše představy a požadavky na takto vysokou přesnost své studie?
Jinak se ale velmi mýlíte v tom, že medicínský výzkum nedělají statistici. Zcela pravidelně se externisté účastní zpracování našich výsledků. Jen nám nemohou určovat metodiku studií, která by byla v praxi neproveditelná, nebo na kterou určitý výzkum zkrátka nemá prostředky nebo čas. Tak to zkrátka je. Výmenou lékařů za lepší statistiky s tím nepohnete.
Další problém je se statistickou významností těch výzkumů. Zatímco fyzikové vyžadují pro potvrzení tvrzení statistickou významnost 5sigma a 3sigma považují za signál, že má cenu se tím dál zabývat, tak biologové berou za potvrzení významnost 3sigma a lékaři už jen 2sigma. To znamená, že u lékařského výzkumu může být více než 5% výsledků falešně pozitivních. Pokud se pak třeba dělá výzkum vedlejších účinků něčeho a sleduje se při tom vliv na sto parametrů, tak nutně vyjde v tom výzkumu kolem pěti falešně pozitivních výsledků. A lékaři místo aby řekli, že se nepotvrdil žádný vliv, nebo že těch pět výsledků se má dále ověřit, tak rovnou řeknou, že to je statisticky významný výsledek. A když po nich někdo chce skutečnou statistickou významnost, tak se začnou ošívat, že se toho obtížně dosahuje. Jenže statisticky významných výsledků se obtížně dosahuje jen tehdy, pokud ŽÁDNÁ STATISTICKÁ ZÁVISLOST NEEXISTUJE!!! Pokud by byla stačí jen větší vzorek (desetkrát) a vypadne to hned. A náklady na desetkrát větší vzorek se snad u výzkumů, jejichž výsledek ovlivní léčbu miliard lidí, vyplatí.
Ze zkusenosti kolegu vim, ze lekari radi delaji p-phishing, ze zkratka to co popisujete je pomerne bezne (hledani statisticke vyznamnosti v . hromade dat -> big data are big problem)
Nejake sigma odchylky vubec neresi, jde jenom o to, aby p-hodnota byla pod 0,05 (a nekde pod 0,1). Vetsinou ani nemaji poneti, co to ta p-hodnota je, presneji receno ji interpretuji pozpatku (Data/H0 vs. H0/Data)
Cele je to ztizene tim, ze vetsinou jsou lekarske problemy multifaktorove a pokud chcete odizolovat vliv treba deseti faktoru jenom o dvou variantach, tak se bavime o 2^10 variantach, dosadte potrebny pocet pozorovani na jednu variantu.. Ten problem roste mocninou radou s rostouci slozitosti zkoumaneho problemu, navic je to cele stochasticke a ne deterministicke, casto nelinearni...
To tedka neni nic proti nikomu zde zainteresovanemu, ale obecny popis pomerne tristniho stavu statistiky v lekarskem vyzkumu, kdy se spojuje slozitost problemu se spatnym chapanim metodiky ze strany jejich uzivatelu.
Ale vždyť je to jasné. Pokud je nějaký nežádoucí účinek i jen teoreticky možný,raději to napíšu do SPC, protože si tím jako výrobce v budoucnu můžu zachránit hodně financí a možná i krk.
Takže s přesností studie to nemusí tak úplně souhlasit. To, že to dává antivaxu do ruky trochu silnější argumenty, je negativní výsledek tohoto postoje a uvažování výrobců. Ale asi se to vyplácí, jinak by to takto neprezentovali.
VB
máte velice přínosný a podnětný náhled na problematiku očkování - vliv životního stylu a geny.
Tohle tedy fakt medicínsky "kvalifikovaní" jedinci nezohledňují, nebo alespoň nezveřejňují ... asi rasismus či co ...
Jestli tedy máte pocit, že "ta druhá skupina", co se neočkovala budou eufemicky řečeno "přírodní" lidé, kteří jedí přirozeněji, zdravěji, více se hýbou, méně kouří ... a obecně se buď více zajímají o své zdraví, a nebo patří do odlišné demografické skupiny s výrazně silnějším genovým základem (např. u nás Romové), je to závažný důvod ke zpochybnění celé studie s poukazem na zdravý životní styl (nebo cizí genofond) jedince, nemyslíte?
ČLÁNKY DO MAILU