सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति अनुसंधान में मामले के अध्ययन क्या हैं जहां अविश्वसनीय / भ्रमित / अमान्य अध्ययन या मॉडल का दुरुपयोग किया गया था?

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मैं एक मौजूदा सार्वजनिक स्वास्थ्य मुद्दे पर एक साहित्य समीक्षा का मसौदा तैयार कर रहा हूं जहां डेटा को भ्रमित किया गया है:

सार्वजनिक स्वास्थ्य / महामारी विज्ञान की शिक्षा में उपयोग किए जाने वाले सामान्य ऐतिहासिक केस-स्टडीज कहां हैं जहां अवैध या उलझे हुए संबंध या अंतर्विरोध जानबूझकर या गलत तरीके से सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति और कानून में नियोजित किए गए थे?

1960 के दशक का ऑटोमोबाइल घातक उछाल और उसके बाद के साक्ष्य-आधारित, सरकार के नेतृत्व वाला अध्ययन, जिसने सीटबेल्ट निर्धारित किया और अंततः कानून द्वारा एयरबैग की आवश्यकता होनी चाहिए, यह एक बेहतरीन उदाहरण है HOW सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति सांख्यिकीय शक्तिशाली सम्मेलनों और मॉडलों द्वारा संचालित होना चाहिए।

मैं विपरीत प्रकार के मामलों के उदाहरणों के लिए अधिक देख रहा हूं (नीति बनाने के लिए खराब विज्ञान)। हालांकि, अगर और कुछ नहीं तो मैं सफल सार्वजनिक स्वास्थ्य लाभ के लिए शक्तिशाली अध्ययन के पिछले उदाहरण के समान अधिक मामलों को सीखना चाहूंगा।

मैं इनका उपयोग उदाहरणों के रूप में करना चाहता हूं कि नीति बनाने के लिए साक्ष्य-आधारित सांख्यिकीय सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान कितना महत्वपूर्ण है।

— CERD
स्रोत

@ निक कॉक्स - इसे बेहतर प्रश्न बनाने में मदद करने के लिए धन्यवाद। यदि आप एक पर्यावरणीय दृष्टिकोण से भी, तो आप में वजन होगा प्यार करता हूँ - मुझे लगता है कि और अधिक उदाहरण बेहतर है।

— cerd

आपका स्वागत है, लेकिन यहां मेरा योगदान संपादकीय से अधिक नहीं होगा।

— निक कॉक्स

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यह एक अच्छा पेपर है जो कुछ मुद्दों पर चर्चा करता है: crab.rutgers.edu/~goertzel/mythsofmurder.htm (और इसका एक बड़ा शीर्षक है)

— जेरेमी माइल्स

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मुझे लगता है कि इसका सबसे अच्छा उदाहरण संभवतः हार्मोन रिप्लेसमेंट थेरेपी और हृदय जोखिम के आसपास का विवाद हो सकता है - बड़े कोहार्ट महामारी विज्ञान के अध्ययन एक सुरक्षात्मक प्रभाव का सुझाव देते हैं और इस जानकारी पर स्वास्थ्य नीति और चिकित्सक की सिफारिशें की गईं।

अनुवर्ती आरसीटीएस से पता चलता है कि वास्तव में एचआरटी पर रखी गई महिलाओं में रोधगलन का खतरा बढ़ गया है।

यह एक बिट के लिए आगे और पीछे जाता है, और एक क्षेत्र के रूप में महामारी विज्ञान पर हमला करने के लिए विहित मामलों में से एक के रूप में उपयोग किया गया है, लेकिन हर्नन द्वारा हाल ही में किए गए पुन: विश्लेषण से यह प्रतीत होता है कि दो अध्ययनों में वास्तव में कोई मतभेद नहीं है यदि आप सुनिश्चित करें कि आप एक ही सवाल पूछते हैं।

— Fomite
स्रोत

बहुत ही आकर्षक। इस विशिष्ट विवाद से बाहर खेलने के दौरान, FDA ने जोखिम मूल्यांकन / शमन के दृष्टिकोण से सभी को तौला है?

— अनाज

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+1 बहुत दिलचस्प उदाहरण! किसी को मिगुएल हर्नन का उल्लेख करते हुए देखना बहुत अच्छा है। एक साइड नोट के रूप में: उनकी कारण निष्कर्ष पुस्तक (अभी भी) स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है।

— कोलशेरश

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वास्तव में एक दिलचस्प उदाहरण जो मुझे व्यक्तिगत रूप से पसंद है वह स्टीवन डी। लेविट और स्टीफन जे। डबनेर की पुस्तक फ्रीकॉनोमिक्स से लिया गया है। पुस्तक में एक अध्याय है जो सहसंबंध बनाम कार्य-कारण पर चर्चा करता है। दो सांख्यिकीय चर के बीच सहसंबंध जरूरी नहीं है कि ये चर सांख्यिकीय रूप से निर्भर हैं, लेकिन इन पंक्तियों के साथ एक गलती विशेषज्ञों द्वारा की गई थी। पुस्तक से उद्धरण:

"एक मुश्किल जानवर, पोलियो शोधकर्ताओं के लिए पिन करना बेहद मुश्किल था। वे यह पता नहीं लगा सके कि यह कैसे पारित हुआ या कब / कैसे खुद को व्यक्त किया। हमारे पास इस समय को याद रखने की प्रवृत्ति है क्योंकि पोलियो 'महामारी' था। जब, वास्तव में, यह आबादी के बड़े swaths को प्रभावित नहीं कर रहा था (उदाहरण के लिए, अधिक सामान्य खसरा के साथ तुलना में)। कारण यह महामारी के रूप में देखा गया था क्योंकि यह इतना भयावह था।

शोधकर्ताओं ने अपने अध्ययन में यह निर्धारित करने के लिए डीआईडी का प्रबंधन किया कि पोलियो संक्रमण दर गर्मियों में यूपी गई थी। उन्होंने यह भी देखा कि गर्मियों में ICE CREAM CONSUMPTION ऊपर चला गया। और इसलिए उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि आइसक्रीम की खपत पोलियो की ओर ले गई और एक समय के लिए आइसक्रीम का प्रदर्शन किया गया। "

— Leeor
स्रोत

इस विचार का विवरण "सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति और कानून में नियोजित" कैसे था?

— निक कॉक्स

आइसक्रीम खाने से भी होती है हत्या

— ttnphns

@ निक कॉक्स, यह शोध द अमेरिकन जर्नल ऑफ़ पैथोलॉजी में प्रकाशित हुआ था जो सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति को प्रभावित करता है

— लीर

@ लियर यह अपने आप में कायल नहीं है। मुझे नहीं लगता कि इस प्रश्न को गलत व्याख्याओं के उदाहरण द्वारा अच्छी तरह से परोसा गया है। इससे ज्यादा काटता है।

— निक कॉक्स

@ निक कॉक्स मैं असहमत हूं। इस सवाल का अर्थ है कि "नीति के निर्माण के लिए साक्ष्य आधारित सांख्यिकीय सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान कैसे महत्वपूर्ण है" प्रदर्शित करता है। मेरा जवाब सीधे सांख्यिकीय सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान से संबंधित है।

— लीर

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अपने पत्र में, "सांख्यिकीय मॉडल और जूता चमड़ा" (1991) , डेविड फ्रीडमैन महामारी विज्ञान के अध्ययन में कुछ सावधानी कथाएं प्रस्तुत करते हैं। वह लंदन में हैजा के स्नो के विश्लेषण को सांख्यिकीय मॉडलिंग के कारण नहीं, बल्कि परिश्रमी डेटा संग्रह के कारण प्रदान करता है। यहाँ सार है:

कम से कम 1899 के बाद से सामाजिक विज्ञान में प्रतिगमन मॉडल का उपयोग किया गया है, जब यूल ने कंगाली के कारणों पर एक पेपर प्रकाशित किया था। प्रतिगमन मॉडल का उपयोग अब विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में कारण तर्क करने के लिए किया जाता है, और शायद परिणामों का मूल्यांकन करने का समय है। कोई निश्चित उत्तर नहीं दिया जा सकता है, लेकिन यह कागज एक नकारात्मक दृष्टिकोण लेता है। हैजा पर हिमपात का काम वैज्ञानिक तर्क के लिए एक सफल कहानी के रूप में प्रस्तुत किया गया है जो कि किसी भी डेटा पर आधारित नहीं है। विफलता की कहानियों पर भी चर्चा की जाती है, और तुलना कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है। विशेष रूप से, यह पत्र बताता है कि सांख्यिकीय तकनीक शायद ही कभी अच्छे डिजाइन, प्रासंगिक डेटा, और विभिन्न प्रकार की सेटिंग्स में वास्तविकता के खिलाफ परीक्षण भविष्यवाणियों के लिए पर्याप्त विकल्प हो सकती है।

समाजशास्त्रीय पद्धति । 21: 291-313।

— चार्ली
स्रोत

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1990 के दशक में उन्नत स्तन कैंसर के उपचार के रूप में बोन-मैरो-ट्रांसप्लांट बचाव के साथ उच्च खुराक कीमोथेरेपी का मामला एक ऐसा उदाहरण है। कुछ राज्यों में स्वास्थ्य बीमाकर्ता कवरेज को अनिवार्य बनाने के लिए कम गुणवत्ता वाले अध्ययनों की एक श्रृंखला का इस्तेमाल किया गया। जब बड़े यादृच्छिक परीक्षण पूरे हो गए, तो कोई औसत दर्जे का लाभ नहीं था।

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

— DWin
स्रोत