Ciência mal concebida: como a época do Covid destruiu o entendimento

“Confie na ciência” e “Siga a ciência” têm sido mantras incessantemente repetidos nas ondas da mídia, na imprensa e na mídia. Internet por cientistas, políticos e jornalistas selecionados há quase três anos, mas essas alegações confundiram ganho político com progresso científico? Em outras palavras, essas palavras-chave da pandemia representam um raciocínio científico sólido ou são o produto de equívocos sobre o caminho aceito da investigação científica?

A questão maior é que o uso dessas palavras-chave pode estar subjacente a equívocos científicos mais profundos com relação a como a pesquisa funciona e deve operar. Discuto três possíveis equívocos da ciência e explico sua relação com a atual pandemia. 

Equívoco nº 1: A ciência lhe diz o que fazer

No coração de “Follow the science” está a ideia de que a pesquisa científica instrui as pessoas sobre como proceder com os dados resultantes de um experimento – se X for encontrado, então você deve fazer Y. Gabrielle Bauer por Instituto Brownstone discute esse raciocínio falacioso concentrando-se principalmente no fato de que pessoas, e não vírus ou descobertas de pesquisas, tomam decisões e que essas decisões são baseadas em valores. Mas pode-se dizer que a ciência fornece dados e que os dados são essenciais para saber o que fazer; portanto, a ciência diz às pessoas como agir. 

Embora a ciência forneça dados e sim, faça sentido que a tomada de decisões pessoais e políticas seja “orientada por dados”, isso não significa que os dados sozinhos instruam a mim ou a você ou a qualquer um a agir de uma forma ou de outra. Se você sabe que está chovendo lá fora, esse fato por si só lhe diz para: trazer um guarda-chuva, usar uma capa de chuva, colocar galochas, todas as opções acima, nenhuma das acima?

Fatos no vácuo não são instruções de como agir; em vez disso, eles nos informam sobre o que é preferível, dadas nossas crenças e valores de fundo. Se você não se importa de se molhar em sua corrida matinal, sua roupa provavelmente será diferente de alguém que tem medo de danos causados ​​​​pela água em suas roupas. Em ambos os casos as pessoas sabem exatamente a mesma coisa – está chovendo – mas não chegam à mesma conclusão. Isso ocorre porque os dados não dão ordens; informa e fornece uma base de orientação. 

Como os dados – aqueles obtidos durante a pesquisa científica – informam a tomada de decisões, é vital que as partes encarregadas de tomar decisões tenham dados científicos de qualidade para usar. Uma maneira pela qual isso pode ocorrer é incluindo partes relevantes na pesquisa como participantes. Quando as partes relevantes não são incluídas na pesquisa, os dados obtidos são de uso limitado para elas. Os ensaios de eficácia Covid-19 Fase III são um exemplo disso. o BNT162b2 e ARNm-1273 os ensaios excluíram mulheres grávidas e lactantes; assim, para esses indivíduos não havia evidência científica para eles usarem para tomar sua decisão de vacinar ou não – não havia dados sobre eficácia ou segurança da vacina. 

Harriette Van Spall, no European Heart Journal, comentou que essa medida era injustificada porque não havia evidências que sugerissem que as vacinas causariam danos indevidos a mulheres grávidas ou a seus filhos. O que mais é isso caso também começaram a mostrar que as mulheres grávidas estavam em maior risco de Covid-19 grave do que as não grávidas da mesma idade; o que significa que, se algum grupo necessitasse de dados científicos sobre a eficácia da vacinação, seriam aqueles com maior risco de resultados negativos. 

Dados recentes de Hanna e colegas publicados em JAMA Pediatria mostraram que aproximadamente 45% dos participantes forneceram amostras de leite materno que continham mRNA da vacina – é possível que mulheres grávidas e lactantes tenham se beneficiado de saber disso antes de decidir vacinar ou não. 

“Seguir a ciência” então deve implicar a crença de que a pesquisa científica deve informar a pessoa a respeito de alguma questão e não dizer a ela o que fazer – uma vez que não pode fazê-lo. A ciência fornece fatos e números, não instruções ou comandos. Como a pesquisa fornece fatos, é fundamental que esses fatos se apliquem às pessoas que tomam decisões e torna-se extremamente difícil saber se, digamos, vacinar ou não se o grupo demográfico ao qual você pertence for excluído da participação – tornando os dados inaplicáveis. É difícil dizer “Siga a ciência” quando dados demográficos relevantes não estão incluídos na ciência. O que exatamente esses indivíduos pretendem seguir? 

Equívoco nº 2: A ciência não tem valor

Outro equívoco potencial em relação à investigação científica é que os pesquisadores deixam seus valores na porta e conduzem valor livre pesquisar. Em ambientes acadêmicos, essa posição, muitas vezes referida como o ideal livre de valores, tem sido considerada insustentável porque os valores figuram em várias etapas do método científico.

Um exemplo canônico vem do livro de Thomas Kuhn A estrutura das revoluções científicas, onde ele argumenta que muito mais do que simplesmente evidências científicas são usadas para empurrar e puxar pesquisadores para endossar uma teoria em detrimento de outra. Um exemplo mais contemporâneo é o de Heather Douglas em seu livro Ciência, política e o ideal sem valor onde defende que os valores sociais e éticos desempenham um papel na produção e divulgação da ciência. 

O debate anterior entre os estudiosos girava em torno de se os valores deveriam existir na ciência, mas o debate mais contemporâneo gira em torno de quais tipos de valores deveriam existir. Kuhn e pontos de vista como o dele afirmam que a busca da verdade ou os valores epistêmicos devem figurar: aqueles valores que auxiliam na compreensão dos dados e na escolha de conclusões apropriadas a serem tiradas. Enquanto Douglas e visões semelhantes sustentam que valores adicionais, como preocupações éticas, também devem ser parte integrante da ciência. Independentemente disso, continua a ser uma posição inatacável atualmente concluir que os valores – não importa como sejam interpretados – fazem e devem fazer parte da ciência. Isso necessariamente impacta o que e como a ciência é feita. 

Uma razão pela qual os indivíduos podem assumir que os valores não pertencem à ciência é porque a pesquisa deve ser objetiva e fora do alcance das crenças subjetivas de qualquer indivíduo – essencialmente os cientistas devem ter uma visão do nada. No entanto, esse raciocínio se depara com problemas no momento em que sai da estação. Vamos olhar para a pesquisa sobre o tema para inspiração.

Potencialmente sem o conhecimento dos leigos, os pesquisadores estão no controle sobre o que estudam, como estudam, como os dados resultantes são coletados e analisados ​​e como os resultados empíricos são relatados. De fato, um artigo de Wicherts e colegas publicado em Fronteiras na psicologia descreve 34 graus de liberdade (áreas dentro da pesquisa) que os pesquisadores podem manipular da maneira que quiserem. Esses graus de liberdade também demonstraram ser facilmente explorados - caso os pesquisadores decidam - por Simões e colegas que conduziram dois experimentos simulados nos quais mostraram que hipóteses verdadeiramente fúteis podem ser apoiadas por evidências se a experimentação for realizada de uma maneira particular.

Também foi demonstrado que a pessoa signo astrológico desempenha um papel na saúde – mas é claro que isso resultou da exploração de graus de liberdade, ou seja, testar múltiplas hipóteses não pré-especificadas. A obtenção de certos resultados pode não ser uma função da investigação científica, mas sim potencialmente baseada nos valores que os pesquisadores importam em sua investigação. 

Isso tudo pode ser bom e bom, mas como exatamente os valores afetam os graus de liberdade do pesquisador – esses aspectos da experimentação sob o controle do pesquisador? Para começar, imagine que você é um cientista. Primeiro você tem que pensar sobre o que você gostaria de pesquisar. Você pode escolher um tópico que lhe interesse e expandir a compreensão atual do tópico. Mas você pode ser atraído para um tópico que diz respeito ao bem-estar dos outros porque valoriza ajudar as pessoas necessitadas.

Quer você escolha o primeiro ou o último tópico, você o fez por motivos de valores, epistêmicos – criação de conhecimento ou éticos – fazendo o que é certo. O mesmo tipo de raciocínio determinará em quem o experimento será feito, como o experimento prosseguirá, quais dados são coletados, como os dados são analisados ​​e quais/como os dados serão relatados. 

Um caso em questão é a exclusão de crianças pequenas de alguns ensaios de vacinas de Fase III: indivíduos com menos de 18 anos foram excluídos. Uma razão para isso pode ser que os pesquisadores tinham motivos para acreditar que as crianças estariam em risco indevido de danos se fossem incluídas. O valor ético de prevenir danos foi priorizado à exclusão do valor epistêmico de aprender quão eficazes seriam as vacinas em crianças. Esse raciocínio também pode se aplicar à exclusão de gestantes e lactantes, bem como de indivíduos imunocomprometidos. 

Além disso, os valores também podem ser vistos na escolha dos endpoints nos ensaios de vacinas. De acordo com Peter Doshi no Médico Britânico Jdiário, o desfecho primário – o que os pesquisadores estavam principalmente preocupados em entender – para os ensaios de Fase III foi a prevenção de infecção sintomática. É importante ressaltar que a transmissão do vírus – de vacinado para vacinado, ou não vacinado para não vacinado, ou vacinado para não vacinado, ou não vacinado para vacinado – não foi estudada nesses ensaios. 

Recentemente, o co-fundador da Janine Pequeno, Presidente de Mercados Desenvolvidos, a Pfizer comentou que a vacina da Pfizer não foi testada para interromper a transmissão antes de ser lançada no mercado. Desde que as vacinas entraram no mercado, as evidências mostram que elas não parecem interromper a transmissão porque a carga viral que pode se acumular em indivíduos vacinados e não vacinados é semelhante, conforme descoberto em Nature Medicine. Mesmo as pesquisas publicadas no Jornal da Nova Inglaterra de Medicina que mostra que a vacinação diminui a transmissão relata que essa diminuição diminui até 12 semanas após a vacinação, onde a transmissão se torna semelhante aos não vacinados. 

Mais uma vez, podemos ver que a escolha de estudar se as vacinas previnem a transmissão, ou morte, ou hospitalização, ou infecção aguda cabe aos que executam o estudo, e que essas decisões tendem a ser baseadas em valores. Por exemplo, Small observou que a Pfizer teve que “se mover na velocidade da ciência para entender o que está acontecendo no mercado”. Assim, os valores decorrentes da capitalização em um mercado virgem podem ser o que orientou a pesquisa a se concentrar nos pontos finais. 

A ciência que foi realizada durante o Covid-19 muitas vezes teve um objetivo final prático. Normalmente, isso significava fornecer conselhos ou um produto ao público para ajudar no combate ao vírus. A desvantagem disso é que a pesquisa se moveu muito rápido, potencialmente porque a velocidade das informações e produtos úteis foram profundamente valorizados. Por exemplo o BNT162b2 e ARNm-1273 Os estudos de fase III tiveram um período de acompanhamento inicial de aproximadamente dois meses, mas ambos os estudos afirmaram que um acompanhamento contínuo de dois anos foi programado. Dois anos e não dois meses está mais alinhado com a orientação do Certificação sobre esta questão, que é que os ensaios de Fase III devem durar de um a quatro anos para verificar a eficácia e as reações adversas. Essa rapidez pode ter sido priorizada porque as pessoas realmente poderiam ter se beneficiado do acesso rápido. No entanto, essa rapidez também poderia ter sido priorizada por motivos de ganho financeiro ou outros fundamentos menos éticos. 

Independentemente do raciocínio para o ritmo da pesquisa, das variáveis ​​estudadas e da demografia excluída, o que deve ficar claro é que a ciência contém – para o bem ou para o mal – valores pessoais. Isso significa que tanto os cientistas quanto aqueles que “seguem a ciência” estão tomando decisões baseadas em valor, por mais “orientadas por dados” que essas decisões sejam. Ou seja, a pesquisa que está sendo feita não é objetiva, mas contém valores subjetivos mantidos pelo pesquisador. 

Equívoco #3: A ciência é imparcial

Ao longo da pandemia, ouvi indivíduos dizerem em voz alta que os leigos devem “confiar na ciência”, o que continuamente acho estranho, considerando que o cenário da literatura científica é notavelmente dividido. Assim, em qual ciência eu ou qualquer outra pessoa devo confiar de todo o coração? Em um artigo contundente de Naomi Oreskes em Scientific American, ela explica que a ciência é um “processo de aprendizado e descoberta”. Mais amplamente, esse processo se move aos trancos e barrancos e não é linear em sua progressão, mas se move para cá e para lá e às vezes depende de momentos eureka que foram inesperados.

O ponto principal de Oreskes é que aqueles que afirmam que “a ciência está certa” estão errados porque fundamentalmente não entendem como a ciência funciona. Um estudo não “prova” nada, e a ciência politizada não é verdadeira em virtude de ser sensacionalista por aqueles que estão no poder. Segue-se que, se o ceticismo é a maneira correta de encontrar evidências científicas, dificilmente as pessoas devem ser repreendidas por não “confiarem na ciência”, pois essa é a atitude correta a ser tomada. 

Isso anuncia meu Equívoco nº 3, porque os indivíduos que defendem “Confie na ciência” parecem acreditar que a ciência e sua apresentação são imparciais. A realidade é que a ciência muitas vezes envolve redemoinhos de especialistas discordantes, alguns que expõem que a teoria X é superior à teoria Y, enquanto outros reclamam que o oposto é verdadeiro. O resultado é que é necessário trabalho empírico adicional para esclarecer os detalhes de cada teoria e mostrar – experimental e logicamente – por que uma teoria é realmente superior. O viés, no entanto, pode se infiltrar nesse processo em dois níveis: os pesquisadores podem, consciente ou inconscientemente, construir experimentos que visam favorecer alguma hipótese ou degradar alguma outra hipótese; pode também entrar na apresentação da ciência – onde um lado do debate é apresentado como se não existisse debate. 

Com relação ao primeiro nível de viés, o da própria pesquisa, os exemplos mais pungentes provêm de fontes de financiamento onde foi encontrado em vários domínios que os ensaios patrocinados pela indústria tendem a produzir resultados mais favoráveis. Por exemplo, uma análise publicada em Medicina Intensiva conduzido por Lundh e colegas concluíram: “Estudos de medicamentos e dispositivos patrocinados por empresas fabricantes têm resultados e conclusões de eficácia mais favoráveis ​​do que estudos patrocinados por outras fontes”.

Da mesma forma, um estudo publicado em JAMA Medicina Interna mostraram que estudos patrocinados pela indústria sobre o açúcar (sacarose) minimizaram seu papel na doença cardíaca coronária e apontaram a gordura e o colesterol como responsáveis. Os autores chegam a dizer: “Os comitês de formulação de políticas devem considerar dar menos peso aos estudos financiados pela indústria de alimentos” e, em vez disso, se concentrar em outras pesquisas que levam a sério o efeito dos açúcares adicionados nas doenças cardíacas. 

Este pode ser um ponto óbvio a ser feito, que aqueles com interesse financeiro no resultado de um estudo podem fazer coisas para garantir um resultado positivo, mas, por mais óbvio que seja esse ponto, há pesquisas para apoiá-lo. Mais ao ponto, se é tão óbvio, então como pode ser que, quando bilhões de dólares estão em jogo, as empresas farmacêuticas que disputam espaço no mercado de vacinas e antivirais podem não fazer coisas para distorcer os resultados?

Uma fonte potencial de viés no teste de vacina de Fase III da Pfizer foi explicada por Brook Jackson, que disse ao Médico Britânico Jdiário sobre os erros cometidos pelo Ventavia Research Group, encarregado de testar a vacina. De acordo com Jackson, alguns dos erros incluíram: “Falta de acompanhamento oportuno de pacientes que sofreram eventos adversos”, “As vacinas não foram armazenadas em temperaturas adequadas” e “Amostras de laboratório rotuladas incorretamente”, entre outros. Erros absolutos na realização de pesquisas têm a capacidade de enviesar os resultados, pois os dados obtidos podem refletir os erros cometidos e não o impacto das variáveis ​​estudadas. 

Outro exemplo de potencial viés é o uso de certas medidas estatísticas em detrimento de outras. De acordo com Olliaro e colegas em artigo publicado na O Micróbio Lanceta os ensaios de vacinas empregaram redução de risco relativo que deu notas altas às vacinas para eficácia. No entanto, se eles tivessem usado a redução absoluta de risco, o efeito medido teria sido muito menor.

Por exemplo, os autores observam as “reduções de risco relativo de 95% para as vacinas Pfizer–BioNTech, 94% para Moderna–NIH, 91% para Gamaleya, 67% para J&J e 67% para as vacinas AstraZeneca–Oxford. ” E quando a redução do risco absoluto é usada, a eficácia cai substancialmente, “1.3% para o AstraZeneca–Oxford, 1.2% para o Moderna–NIH, 1.2% para o J&J, 0.93% para o Gamaleya e 0.84% para as vacinas Pfizer–BioNTech .” 

Além do viés que pode ser introduzido durante a pesquisa empírica, há um viés que pode ocorrer devido à representação da ciência pela mídia, cientistas e políticos. Apesar do fato de que a literatura científica não está consolidada, aqueles que estão de fora olhando – potencialmente com a ajuda de pesquisadores – escolhem informações empíricas para apresentar ao público. Esse método permite que aqueles que selecionam as informações pintem um quadro que se encaixe em uma narrativa específica e não no cenário científico real. É importante que essa variedade de viés faça parecer que a pesquisa é definitiva; isso reforça ainda mais a ideia de “Confie na ciência”. 

Um caso em questão são as diferentes maneiras pelas quais os governos estão lidando com os programas de reforço de vacinas. o CDC nos Estados Unidos recomenda que as pessoas com cinco anos ou mais recebam um reforço se a última vacinação foi pelo menos dois meses antes. Da mesma forma, em Localização: Canadá recomenda-se, em determinadas circunstâncias, que os indivíduos recebam uma dose de reforço três meses após a última vacinação.

Estas recomendações contrastam fortemente com as de Dinamarca onde a recomendação é a seguinte: “O risco de ficar gravemente doente por covid-19 aumenta com a idade. Portanto, as pessoas que atingiram a idade de 50 anos e as pessoas particularmente vulneráveis ​​serão vacinadas”. Esses países têm acesso aos mesmos dados, mas optaram por fazer recomendações contrastantes para seus cidadãos – todas supostamente baseadas na ciência. 

Além disso, o slogan “Seguro e eficaz” em relação às vacinas Covid-19 aprovadas também pode ser um exemplo de viés na apresentação de pesquisas porque um grupo de cientistas canadenses escreveu recentemente um carta ao Diretor de Saúde Pública do Canadá e ao Ministro da Saúde pedindo mais transparência em relação aos riscos e incertezas da vacinação.

Em essência, a carta deixa claro que esses cientistas acreditam que o governo canadense não informou adequadamente os cidadãos canadenses. Apesar dessa imputação, Health Canada afirma: “Todas as vacinas COVID-19 autorizadas no Canadá são comprovadamente seguros, eficazes e de alta qualidade” (negrito no original), e ao sul da fronteira o CDC observa que “as vacinas COVID-19 são seguro e eficaz” (negrito no original). Pelo menos alguns cientistas acreditam que o discurso científico adicional é necessário para garantir que os cidadãos sejam devidamente informados e não tendenciosos, mas as mensagens atualmente recebidas pelos cidadãos não refletem isso. 

Outro exemplo é o da transmissão. Foi relatado pelo CBC que as vacinas de fato previnem a transmissão, mas, como mencionado anteriormente, esse não é o caso. Mais intrigantemente, na época em que as vacinas entraram no mercado, os pesquisadores teorizaram que simplesmente com base nos mecanismos de ação seria improvável que as vacinas pudessem prevenir transmissão. 

A ciência, sua prática e disseminação, tem o potencial de viés se infiltrar a qualquer momento e seria um erro, como apontado por Oreskes, supor que a ciência está correta por causa de como é feita ou de quem esteve envolvido ou quem apresentou as evidências. Apesar de tais alegações, a pandemia de Covid-19, juntamente com o slogan “Confie na ciência”, alterou a perspectiva desejada de um ceticismo saudável para uma aceitação cega. Essa aceitação não crítica de quaisquer dados, muito menos pesquisas que ocorrem na “velocidade da ciência”, deve dar uma pausa. A ciência avança quando as objeções são feitas e as hipóteses são ajustadas, não quando o acordo ocorre simplesmente porque uma autoridade assim o decretou. 

Reconhecendo equívocos

Os equívocos representam possíveis maneiras pelas quais os indivíduos visualizaram incorretamente a pesquisa científica e seu uso durante a pandemia e refletem os mantras empregados junto com a apresentação e a velocidade das descobertas. O reconhecimento desses equívocos deve fornecer uma base mais sólida para julgar a veracidade das afirmações científicas, a necessidade de slogans e o rigor da pesquisa científica. Estar informado deve ser o método preferido de atravessar e acabar com essa pandemia, mas estar informado requer a percepção de equívocos e o conhecimento para pensar de maneira diferente.