Các nghiên cứu trường hợp trong nghiên cứu chính sách y tế công cộng trong đó các nghiên cứu hoặc mô hình không đáng tin cậy / bối rối / không hợp lệ đã bị sử dụng sai?

Tôi đang soạn thảo một bài đánh giá tài liệu về một vấn đề sức khỏe cộng đồng hiện tại nơi dữ liệu bị nhầm lẫn:

Các nghiên cứu trường hợp lịch sử phổ biến được sử dụng trong giáo dục dịch tễ học / dịch tễ học công cộng trong đó các mối quan hệ hoặc suy luận không hợp lệ hoặc bị nhầm lẫn được sử dụng có chủ ý hoặc sử dụng sai trong chính sách và pháp luật y tế công cộng?

Sự gia tăng ô tô tử vong của những năm 1960 và nghiên cứu của chính phủ lãnh đạo dựa trên bằng chứng tiếp theo mà xác định dây an toàn và cuối cùng túi khí nên được yêu cầu của pháp luật là một ví dụ tuyệt vời của CÁCH công cộng chính sách y tế nên được thúc đẩy bởi suy luận mạnh mẽ về mặt thống kê và các mô hình.

Tôi đang tìm kiếm nhiều ví dụ về các trường hợp thuộc loại ngược lại (khoa học xấu để đưa ra chính sách vội vàng). Tuy nhiên, nếu không có gì khác tôi muốn tìm hiểu thêm về các trường hợp tương tự như ví dụ trước đây về các nghiên cứu mạnh mẽ vì lợi ích sức khỏe cộng đồng thành công.

Tôi muốn sử dụng chúng làm ví dụ để chứng minh làm thế nào nghiên cứu y tế công cộng thống kê dựa trên bằng chứng là quan trọng đối với việc hoạch định chính sách.

Tôi nghĩ rằng ví dụ tốt nhất về điều này có thể là tranh cãi xung quanh liệu pháp thay thế hormone và nguy cơ tim mạch - các nghiên cứu dịch tễ học đoàn hệ lớn dường như cho thấy tác dụng bảo vệ và chính sách sức khỏe và khuyến nghị của bác sĩ đã được đưa ra về thông tin này.

RCT theo dõi sau đó dường như để chứng minh rằng có thực sự là một gia tăng nguy cơ nhồi máu cơ tim ở phụ nữ đặt trên HRT.

Điều này qua lại một chút và đã được sử dụng như một trong những trường hợp kinh điển để tấn công dịch tễ học như một lĩnh vực, nhưng một phân tích lại gần đây của Hernan dường như đề xuất rằng hai nghiên cứu thực sự không có kết quả trái ngược nếu bạn hãy chắc chắn rằng bạn hỏi cùng một câu hỏi

Một ví dụ thực sự thú vị mà cá nhân tôi thích được lấy từ cuốn sách Freakonomics của Steven D. Levitt và Stephen J. Dubner. Có một chương trong cuốn sách nói về mối tương quan và quan hệ nhân quả. Mối tương quan giữa hai biến thống kê không nhất thiết ngụ ý rằng các biến này phụ thuộc vào thống kê, nhưng một lỗi dọc theo các dòng này đã được thực hiện bởi các chuyên gia. Trích dẫn từ cuốn sách:

"Một con thú khôn lanh, Polio cực kỳ khó khăn cho các nhà nghiên cứu để xác định. Họ không thể hiểu được nó đã được thông qua như thế nào hoặc khi nào nó thể hiện như thế nào. Chúng ta có xu hướng nhớ lần này là một trong những bệnh mà Polio là 'bệnh dịch' trên thực tế, khi nó không ảnh hưởng đến những vùng rộng lớn của dân số (ví dụ như bệnh sởi phổ biến hơn). Lý do nó được coi là dịch là vì nó rất đáng sợ.

Điều mà các nhà nghiên cứu DID quản lý để xác định trong các nghiên cứu của họ là tỷ lệ nhiễm bệnh bại liệt đã TĂNG vào mùa hè. Họ cũng thấy rằng TIÊU THỤ ICE CREAM đã tăng trong mùa hè. Và vì vậy, họ kết luận rằng việc tiêu thụ kem đã dẫn đến Polio và trong một thời gian, kem đã bị hủy hoại. "

Trong bài báo của mình, "Mô hình thống kê và da giày" (1991) , David Freedman trình bày một số câu chuyện cảnh báo trong các nghiên cứu dịch tễ học. Ông đưa ra phân tích về dịch tả của Snow ở Luân Đôn thành công, không phải do mô hình thống kê, mà là do thu thập dữ liệu siêng năng. Đây là bản tóm tắt:

Các mô hình hồi quy đã được sử dụng trong khoa học xã hội ít nhất là từ năm 1899, khi Yule xuất bản một bài báo về các nguyên nhân của pauperism. Các mô hình hồi quy hiện được sử dụng để đưa ra các đối số nguyên nhân trong nhiều ứng dụng khác nhau và có lẽ đã đến lúc đánh giá kết quả. Không có câu trả lời dứt khoát có thể được đưa ra, nhưng bài viết này có một cái nhìn khá tiêu cực. Công trình của Snow về dịch tả được trình bày như một câu chuyện thành công cho lý luận khoa học dựa trên dữ liệu không độc tính. Những câu chuyện thất bại cũng được thảo luận, và so sánh có thể cung cấp một số cái nhìn sâu sắc. Đặc biệt, bài viết này cho thấy kỹ thuật thống kê có thể hiếm khi thay thế cho thiết kế tốt, dữ liệu liên quan và dự đoán thử nghiệm so với thực tế trong nhiều cài đặt khác nhau.

Phương pháp xã hội học . 21: 29-13.

Trường hợp hóa trị liệu liều cao với giải cứu ghép tủy xương vì điều trị ung thư vú tiến triển trong những năm 1990 là một ví dụ như vậy. Một loạt các nghiên cứu chất lượng thấp đã được sử dụng để thúc đẩy thông qua luật bắt buộc bảo hiểm y tế ở một số bang. Khi các thử nghiệm ngẫu nhiên lớn được hoàn thành, không có lợi ích có thể đo lường được.

http://www.gao.gov/products/HEHS-96-83