Matéria traduzida e adaptada do inglês, publicada pela matriz americana do Epoch Times.
Esta é a era da ciência. Somos guiados por fatos e dados, não por fé e superstição.
É o que nos dizem há séculos. E, em grande parte, acreditamos nisso. Temos bons medicamentos, tecnologias incríveis e informações instantâneas sobre tudo. Isso é fruto da ciência.
No entanto, toda ortodoxia está sujeita a abusos quando não é mais questionada. É isso que temos vivenciado há alguns anos. Quando os cientistas apresentam planos para mudar nossas vidas de maneiras que contradizem a intuição, temos o direito de questioná-los.
Não importa quantas vezes nos digam que “a ciência está estabelecida”, não devemos desistir de usar nossas próprias faculdades racionais, caso haja alguma irregularidade.
Este fim de semana me apresentou um exemplo incrível disso. Para compreendê-lo, precisamos voltar ao mês de junho deste ano. Um comitê recém-formado se reuniu para avaliar a eficácia e a segurança de vários produtos que estavam sendo promovidos pela indústria junto ao CDC e à FDA. O comitê é chamado de ACIP, sigla em inglês para Comitê Consultivo sobre Práticas de Imunização. Ele é auxiliado por vários outros comitês do CDC.
Essa audiência pode ter sido a mais assistida da história, simplesmente porque a tecnologia está disponível e também porque todos estavam curiosos para saber como o novo comitê funcionaria após a demissão sumária de todo o comitê antigo.
Entre outros produtos, o comitê analisou e votou um novo anticorpo monoclonal RSV para bebês, fabricado pela empresa Merck. Parecia ser uma nova versão de um medicamento já aprovado, então eram esperadas controvérsias. O CDC apresentou alguns dados e garantiu ao comitê que tudo estava ótimo.
Um membro, no entanto, levantou algumas questões. Retsef Levi, do MIT, observou alguns sinais incomuns de segurança nos dados. Ele não teve tempo de analisar cuidadosamente, mas expressou reservas. Ele falou em termos muito humanos, dizendo que não se sentiria totalmente confortável em dar esse medicamento ao seu próprio filho. Como resultado, ele votou contra. Outro membro se juntou a ele, mas não foi suficiente para impedir a aprovação.
Meses se passaram e especialistas externos tiveram a oportunidade de examinar os dados de segurança pós-comercialização com mais cuidado. A jornalista Maryanne Demasi descobriu uma anomalia grave que estava tão bem escondida que passou facilmente despercebida. Os dados não mostraram nenhum sinal significativo entre os grupos de testes divididos entre bebês de 0 a 37 dias e bebês de 38 dias a menos de 8 meses.
Parece chato, não é? É exatamente isso que a empresa e o comitê do CDC esperam que você pense. Mas, na verdade, se você reunir exatamente os mesmos dados, obterá resultados diferentes.
Como Demasi escreve, quando os dados são agrupados, “os bebês tinham quase quatro vezes mais chances de ter uma convulsão logo após a injeção (3,93, IC 95% 1,21-12,79). Este resultado é estatisticamente significativo (p=0,02), tornando improvável que seja uma descoberta aleatória — um fato confirmado por três especialistas independentes”.
Há outro problema também. Eles usaram uma janela de risco não variável, contando convulsões apenas na primeira semana após a injeção (dias 0 a 7) e tratando as duas semanas seguintes (dias 8 a 21) como um período de “controle”. Se a convulsão ocorresse no 8º dia, era tratada como não relacionada.
Entre os dois, o estudo citado como prova de que o tratamento estava adequado era essencialmente falso. A intuição de Retsef estava absolutamente correta. Mas agora é tarde demais. O CDC já aprovou o medicamento e milhões de bebês o receberão com a promessa de que protege contra o RSV, quando, na verdade, pode não ser seguro.
Surpreendente, não é? Basta descobrir um desses incidentes para levantar questões profundas sobre o todo, incluindo os comerciantes que fabricam medicamentos, realizam testes e os impõem a agências que eles parcialmente financiam, e também os comitês que servem a esses grupos consultivos externos.
Fica-se com a impressão de um sistema fechado em todas as frentes, sem qualquer responsabilidade real.
O que me incomoda é como essas empresas e agências estão abusando da confiança do público na ciência. Quando os números são apresentados por pessoas credenciadas, bem pagas e eruditas, não nos sentimos qualificados para contradizê-las. Além disso, presumimos que elas terão uma resposta para tudo e, então, nos sentiremos ignorantes.
Comecei a perceber isso durante o período da COVID.
Milhares de estudos foram divulgados que, por acaso, concordavam perfeitamente com as recomendações emitidas pelas autoridades de saúde pública.
Com o tempo, aprendi a identificar problemas óbvios.
O primeiro problema é a modelagem. Esse é o mais fácil de identificar. Os modelos são construídos com certas premissas incorporadas. Em seguida, são executados com grandes números e as implicações são traçadas. Mas tudo isso está sujeito ao velho problema de “lixo entra, lixo sai”. Você pode rejeitar tudo isso de imediato.
O segundo problema é o viés do sujeito. Este é um caso interessante de uso de um grupo de estudo que é mais propenso do que o grupo de controle a se envolver no comportamento que está sendo testado. Por exemplo, você pode concluir que um determinado tratamento é eficaz com base no fato de que uma determinada população que o recebe é mais saudável do que a população que não o recebeu. Mas pode ser que o grupo tratado simplesmente se preocupe mais com a saúde em geral, enquanto o grupo de controle não.
Um terceiro problema é o viés do período de tempo. Os pesquisadores podem manipular as datas de início para evitar resultados que não lhes agradam. Por exemplo, um importante estudo publicado no ano passado associou lockdowns menos rigorosos a mais mortes. Eu não acreditei, então dei uma segunda olhada. Acontece que a data do estudo excluiu um período em que ocorreram mais mortes nos estados com lockdowns mais rígidos.
Um quarto problema confunde correlação com causalidade, um erro amador, mas extremamente comum. Se eu lhe dissesse que comer caviar e beber champanhe o tornaria rico, você perceberia imediatamente que eu havia cometido um erro. Mas se eu dissesse que beber vinho tinto melhora a saúde do coração, você ainda perceberia o erro?
O quinto problema é a compilação tendenciosa de dados, como no caso do estudo sobre anticorpos monoclonais.
Os pesquisadores dividiram claramente os grupos de teste para obter os resultados desejados. Reorganize os dados de maneira diferente e você obterá resultados totalmente diferentes, que indicam problemas sérios.
Essas são apenas algumas das maneiras pelas quais a ciência é abusada. Existem muitas outras. Todos esses problemas resultam da maneira como nossas culturas passaram a ser impressionadas e intimidadas por qualquer pessoa com credenciais que alega ter acesso a dados de alto nível.
Quanto da “ciência” é realmente falsa? Não sabemos ao certo. É de se admirar que tantas pessoas tenham perdido a confiança? Falamos sobre a Era da Ciência, mas será que é mesmo? Ou será que esta é apenas uma era em que somos incentivados a abandonar o pensamento crítico em favor da deferência aos especialistas?
Não precisamos ser contra a ciência. Precisamos de mais ceticismo em relação a todas as formas como a ciência está sendo abusada.
As opiniões expressas neste artigo são as opiniões do autor e não refletem necessariamente as opiniões do Epoch Times
