Cách thức y học dựa trên bằng chứng tiến hành các thử nghiệm lâm sàng gây tranh cãi

2024 Tác giả: Seth Attwood | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-16 16:20

Tôi hoàn toàn hiểu rằng hầu hết mọi người trên Internet không còn có thể đọc một bài báo từ nhiều trang của tài liệu Word. Nó không quan trọng. Nếu không có một mô tả ngắn gọn về cái được gọi là "y học dựa trên bằng chứng" trong thế giới hiện đại, sẽ rất khó để tranh luận một số điều mà các quan chức hiện đại từ khoa học gọi là "khoa học giả".

Trên thực tế, thuật ngữ "khoa học giả" tự nó là giả khoa học, tôi xin bạn thứ lỗi cho cách chơi chữ này. Không có cái gọi là khoa học giả. Có phương pháp luận khoa học, có nghiên cứu hoặc tương ứng với nó hoặc không tương ứng với nó. Bất kỳ tập hợp hiện tượng nào cũng có quyền tồn tại. Bất kỳ giả thuyết nào giải thích những hiện tượng này đều có quyền tồn tại. Và giả thuyết này chỉ trở thành khoa học hay không phải là khoa học khi trong những thí nghiệm thuần túy với xác suất cao, khả năng thực sự tồn tại của những sự kiện đó được chứng minh và có thể dự đoán những sự kiện này với cùng một xác suất cao.

Nghĩa là, một kết quả âm tính của một thử nghiệm không phải là bằng chứng cho sự vắng mặt của một thực tế. Nhưng sự tồn tại của một thực tế chỉ có thể được xác nhận bằng một thí nghiệm tích cực được lặp lại trong những điều kiện nhất định.

Vì vậy - hãy nói về một hiện tượng như Y học dựa trên bằng chứng.

Cách đây không lâu, tôi phải phát biểu trên một chương trình phát thanh về chủ đề hiện trạng của khoa học y tế. Đồng thời, tôi phải nói chuyện với một bác sĩ khá nổi tiếng - một bác sĩ có nhiều kinh nghiệm, cả ở phòng khám huyết học và ngoại khoa, và xe cứu thương.

Vì một lý do nào đó, chúng ta đang nói không chỉ về việc các quan chức của chúng ta bị loại bỏ khỏi y học hiện đại, mà còn về phương pháp khoa học. Cái gọi là "y học dựa trên bằng chứng" đã được đề cập. Và chính khi cô ấy đề cập đến, bác sĩ đã nhẹ nhàng đưa ra tất cả những gì anh ấy nghĩ về điều này. Hóa ra sau này, khi trao đổi với một số lương y khác, ý kiến của đa số “y học thực chứng” là tiêu cực nhất. Nhưng vấn đề là hướng đi này được các quan chức và giới bình dân (đặc biệt là phương Tây) coi trọng, coi đó là một lập luận siêu trọng khi loại bỏ một số lượng đáng kể trong quá trình chứng nhận hoặc cấm một số phương pháp y tế, một số tác nhân dược, một số chiến dịch của nhà nước. để quảng cáo các sản phẩm y tế.

Sau khi xem xét kỹ lưỡng khái niệm và phương pháp sử dụng nó là gì, tôi cũng thấm nhuần tình cảm của những người làm công tác y tế.

Đơn giản vì tôi có thể tưởng tượng phương pháp của một thí nghiệm bình thường là gì và chính xác thì những gì mà các quan chức từ y học của tất cả các sọc đang thúc đẩy dưới chiêu bài của nó.

Để bắt đầu, tôi đã đi theo cách đơn giản nhất - đơn giản là xem các định nghĩa từ Wikipedia nổi tiếng. Tại sao? Bởi vì phong cách wiki là đặc trưng của lĩnh vực ngữ nghĩa áp đảo của cái được gọi là "khoa học thực sự" ở nước ngoài, và bên cạnh đó, phong cách này được áp đặt ở nước Nga hiện đại như một phong cách cơ bản.

Hãy bắt đầu với những câu trích dẫn đơn giản:

Đồng thời, có một điểm tinh tế hơn được chỉ ra trong bài báo đó:

Bây giờ chúng ta hãy nghĩ về loại khái niệm đang được thực hiện như một khái niệm cơ bản.

Đây là liên kết đến một bài báo của A. Li Wan Po, Đại học Nottingham, Vương quốc Anh (có một hiệp hội mạnh mẽ ngay lập tức về chủ đề “Các nhà khoa học Anh đã chứng minh”, nhưng đây là một đặc điểm chơi chữ cổ điển không thể dịch được của phê bình lĩnh vực Internet nói tiếng Nga).

Bài báo có tiêu đề "Dược lý học - Dược liệu pháp dựa trên bằng chứng".

Tiêu chí của bằng chứng được đưa ra:

“Theo Hội đồng đánh giá công nghệ trong chăm sóc sức khỏe của Thụy Điển, chất lượng của bằng chứng từ các nguồn này khác nhau về độ tin cậy và giảm dần theo thứ tự sau: 1) thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng; 2) một thử nghiệm đồng thời không ngẫu nhiên; 3) thử nghiệm đối chứng lịch sử không ngẫu nhiên; 4) nghiên cứu thuần tập; 5) một nghiên cứu bệnh chứng; 6) thử nghiệm chéo; 7) kết quả của các quan sát; 8) mô tả các trường hợp riêng lẻ”.

Có vẻ như mọi thứ đều ổn, nhưng mặt khác, "bằng chứng", được đánh giá khá khoa học theo quan điểm của một thí nghiệm cổ điển và "bằng chứng", dựa trên những dấu hiệu phù du như "cảm xúc của bệnh nhân", hóa ra là trong một hệ thống duy nhất.

Ví dụ ở đây là một trích dẫn từ cùng một nguồn: “Ví dụ, điều gì được hiểu bởi mức độ nghiêm trọng của nhiễm trùng herpes khi điều trị bằng thuốc mỡ acyclovir? Nên đánh giá bằng các thông số khách quan (vùng tổn thương) hay chủ quan (ngứa, đau)? Làm thế nào để họ so sánh với đánh giá tổng thể? Chọn một điểm tổng thể có tốt hơn không? Trong da liễu, việc ưu tiên thường được đưa ra theo ý kiến của chính bệnh nhân, mặc dù trong một số nghiên cứu, mức độ nghiêm trọng của ngứa đã được bác sĩ đánh giá. Khi phân tích kết quả điều trị các bệnh mãn tính, điều quan trọng là bỏ qua hiệu quả tức thời và cố gắng đánh giá các khía cạnh ít nhìn thấy nhưng có thể quan trọng hơn của liệu pháp, đặc biệt là tác động của nó đến chất lượng cuộc sống của bệnh nhân. Hơn nữa, cần kiểm tra hàm lượng thông tin của các phương pháp đánh giá chất lượng cuộc sống. Quá trình này tốn nhiều thời gian và tốn kém, nhưng kết quả thu được bằng các phương pháp chưa được thử nghiệm khó có thể có giá trị thực tế”.

Hơn nữa - chúng tôi chỉ đơn giản đưa ra những xem xét mang tính chất khoa học và mô hình thuần túy.

Có một tác nhân dược lý nhất định. Bài thuốc này được định vị là phương thuốc chữa một số bệnh. Nói chính xác hơn, nó được khuyến khích cho một số bệnh nhất định, vì nó ảnh hưởng đến một hoặc một thông số khác của quá trình bệnh. (Tôi sẽ đặt chỗ trước - với tư cách là một người có phương pháp tiếp cận khoa học kỹ thuật thuần túy, tôi cố gắng xác định logic của bản chất hệ thống).

Vì vậy, một tác nhân dược lý nhất định (hoặc phương pháp điều trị), sẽ đưa một hoặc một quá trình chức năng khác của sinh vật trở lại khuôn khổ của hành lang cân bằng nội môi, điều bình thường đối với sinh vật này, tức là, cho phép toàn bộ sinh vật hoạt động như “khỏe mạnh.”.

Và ở đây điều kỳ lạ bắt đầu.

Khi một chất nào đó tác động lên cơ thể, chẳng hạn, bởi một chất nào đó, người ta cho rằng chất này có tác dụng tương tự (!) Lên một quá trình cụ thể (cụ thể cho một chất nhất định) lên bất kỳ người nào. Nhưng điều này, tất nhiên, là lý tưởng. Vì mọi người đều biết rằng một chất có tác dụng giống hệt nhau trong mọi trường hợp đơn giản là không tồn tại.

Nếu chúng ta lấy một phản ứng hóa học đơn giản, ví dụ, tác dụng của dung dịch axit với dung dịch kiềm của một số loại cụ thể, thì những phản ứng đó đã được mô tả chi tiết và lâu dài. Trong trường hợp này, cơ chế tương tác của các chất được xem xét một cách thô sơ, cũng như các điều kiện mà nó có thể tiến hành. Vâng, giả sử, nhiệt độ (theo đó tốc độ của phản ứng xảy ra), thể tích của chất phản ứng, số lượng còn lại của các chất chưa phản ứng, độ tinh khiết của thuốc được sử dụng, và nhiều hơn nữa.

Tức là, đã có trong biến thể của các tương tác đơn giản nhất, một điều thú vị được đưa ra ánh sáng: các thông số của phản ứng hóa học không chỉ phụ thuộc vào bản chất của chính các hóa chất phản ứng mà còn phụ thuộc vào một loạt các điều kiện bổ sung. Hãy để tôi nhấn mạnh - các điều kiện quan trọng.

Khó khăn hơn nữa - theo thứ tự của cường độ - là tình huống khi một chất nhất định bắt đầu hoạt động trong cơ thể.

Điều tối quan trọng là phải hiểu rằng một sinh vật không phải là một tập hợp các phản ứng sinh hóa hoạt động tự chủ và mỗi phản ứng độc lập. Sinh vật là một hệ thống mà theo nghĩa đen, tất cả các tiểu hệ thống, ở mọi cấp độ - từ tế bào đến xã hội - hoạt động trong một mối quan hệ phức tạp.

(Chỉ với mục đích minh họa, tôi giới thiệu cuốn sách Nefedov, Novoseltseva, Yasaitis "Cân bằng nội môi ở các cấp độ khác nhau của tổ chức hệ thống sinh học").

Và với các giá trị ảnh hưởng lẫn nhau khác nhau, tất cả các hệ thống của các sinh vật khác nhau sẽ phản ứng khác nhau. Đúng, trong nhiều trường hợp, một số phản ứng nhất định có thể rơi vào một trường tương tự nhất định, nhưng nói chung …

Đây là một ví dụ đơn giản. Có những phản ứng đối với các dược điển khác nhau đối với phụ nữ và đối với nam giới. Ví dụ, progesterone, chất quan trọng cả trong cơ thể nam giới và cơ thể phụ nữ, ảnh hưởng đến các quá trình sinh hóa tương tự, tuy nhiên, nó tạo ra các tác động hoàn toàn khác nhau đối với các sinh vật của những người khác giới. (Tôi sẽ không đi vào chi tiết, vì mọi người đều có thể tự mình thấy tác động của hormone này đối với các sinh vật thuộc các giới tính khác nhau như thế nào).

Và đây là một trong những ví dụ đơn giản nhất.

Nếu chúng ta bắt đầu tìm hiểu sâu hơn, chúng ta sẽ thấy rằng dược lý phức tạp có những tác động khác nhau đối với sinh vật, những tác động này khác nhau:

- sàn nhà, - già đi, - loại hệ thống thần kinh trung ương, - loại hệ thống thần kinh ngoại vi, - kiểu không đối xứng hai bên, - loại gradient chẩm trán chiếm ưu thế, - nhóm máu, - Yếu tố Rh.

Vân vân và vân vân.

Ngoài ra, có sự khác biệt đáng kể về tốc độ phản ứng với việc tiếp xúc với dược phẩm ở những người có trải nghiệm phản ứng tâm lý và xã hội khác nhau, đối với bệnh tật của chính họ và đối với chính quá trình điều trị. Cộng với các yếu tố về mức độ của bệnh - ban đầu, trung bình, nặng.

Bây giờ chúng ta hãy nhìn vào điều chính.

Để đánh giá yếu tố ảnh hưởng của một loại thuốc mới (phương pháp điều trị, phương pháp chẩn đoán), cần phải nghiên cứu lâm sàng, theo yêu cầu của "y học chứng cứ" trong danh mục "A" (I), cần phải tiến hành một số nghiên cứu (!) dựa trên phương pháp mù đôi, không bao gồm hiệu ứng giả dược. Hơn nữa, nó nên được thực hiện trên cả bệnh nhân được sử dụng thuốc và trên người khỏe mạnh, để đánh giá mức độ tác dụng "tinh khiết" của chất làm thay đổi hành lang cân bằng nội môi của yếu tố đích.

Đây là một bài báo xuất sắc cung cấp một số thông tin chi tiết về các phương pháp lựa chọn quần thể đại diện để đánh giá thống kê các thông số đã chọn trong các thử nghiệm lâm sàng. "Thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu lâm sàng: điểm giống và khác nhau"(G. P. TIKHOVA, Trung tâm Chu sinh của Đảng Cộng hòa, Petrozavodsk,).

Cái hay của cách tiếp cận này nằm ở việc đánh giá định tính thực sự về quy mô của một nhóm đại diện dựa trên một số lượng nhỏ các tham số. Nhưng chúng ta hãy ước tính mức độ thực sự cần thiết để thực hiện các đánh giá trong nghiên cứu tác động của các loại thuốc hoặc phương pháp ảnh hưởng phức tạp lên cơ thể trong các nghiên cứu thực tế và trung thực "dựa trên bằng chứng".

Hãy lấy số học đơn giản nhất.

Để chắc chắn rằng nhóm nghiên cứu thực sự giống nhau về tất cả các thông số quan trọng, cần phải chọn nhóm nghiên cứu sao cho tất cả các điểm khác biệt được chỉ ra đều trùng khớp.

Vì vậy, hãy bắt đầu.

"Boy - Girl" là hai nhóm khác nhau.

“Nhóm tuổi” tối thiểu là sáu (để đơn giản).

Có bốn nhóm theo kiểu của hệ thần kinh trung ương (kiểu tính khí, kiểu phản ứng thông tin-động lực theo P. V. Simonov).

Có hai nhóm theo kiểu chi phối của hệ thần kinh ngoại vi.

Có hai nhóm theo sự khác biệt về bất đối xứng não hai bên.

Có hai nhóm theo sự khác biệt về sự chi phối của cơ hoành trước-chẩm.

Có bốn nhóm máu.

Có hai nhóm theo yếu tố Rh.

Về điều này, có lẽ tôi sẽ dừng lại, mặc dù có thể đếm được một thời gian dài có bao nhiêu biến thể của phản ứng sinh hóa với các lựa chọn khác nhau, ví dụ, sự tương ứng của kiểu tâm sinh lý và kiểu tâm lý - xã hội, nhưng đây là đã có thật - một khu rừng điếc mà y học hiện đại thực tế không nghiên cứu và không thực sự biết nó là gì.

Do đó, chúng ta đơn giản coi: 2x6x4x2x2x2x4x2 = 3072

Có nghĩa là, để đánh giá tác động của bất kỳ loại thuốc hoặc phương pháp mới nào, cần (trong khuôn khổ của y học “dựa trên bằng chứng”!) Tiến hành 3072 nghiên cứu. Chúng tôi nhân con số này với số lượng bệnh nhân trong một nhóm đại diện. Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ lấy quy mô của một nhóm như vậy trung bình bằng 40 (bốn mươi) người. Vâng, điều này là rất gần đúng, trong bài báo trên nó được trình bày chính xác cách thức tiến hành quá trình lấy mẫu, tuy nhiên, theo quy luật, con số này được coi là khá đáng kể và đáng tin cậy. Ít nhất là trong những ngày xưa tốt đẹp đó là như vậy.

Mặc dù, tự cho phép mình thực hiện một chút lạc đề về trữ tình, nhưng nó có phần hơi căng thẳng vào lúc này. Ví dụ, nói chuyện với một người phụ nữ tốt, đầu. Khoa mô tế bào học của một trường đại học rất nổi tiếng, tôi rất ngạc nhiên khi biết rằng ở giai đoạn lịch sử hiện nay, khi viết luận án tiến sĩ và ứng viên trong lĩnh vực y học, một nhóm đại diện chỉ có… 3-5 người là đủ.

Tôi sẽ tự cười bản thân mình nếu nó không quá khủng khiếp.

Nhưng chúng ta hãy tiếp tục.

Vì vậy, chúng tôi lấy một nhóm có cùng thông số là bốn mươi linh hồn và nhân số này với 3072. Chúng tôi nhận được - 122.880 người. Vâng, tôi quên mất, chúng tôi nhân số này với hai, vì chúng tôi cũng cần một nhóm kiểm soát.

Tổng số - 245.760 người.

Vâng vâng. Về lý thuyết, đây chính xác là mức độ cần thiết để thực hiện các nghiên cứu tương đối sơ bộ (trong một lượt nghiên cứu, đó là điển hình!), Để đánh giá tác dụng của một phương pháp dược phẩm hoặc y tế, để chúng đáng tin cậy trong khuôn khổ "bằng chứng- thuốc gốc "của lớp" A "(I).

Nhân tiện, số này phải được nhân với ít nhất hai (2) để được vào lớp này. (Hãy nhớ? "Dữ liệu từ phân tích tổng hợp của SEVERAL thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng.").

Nhưng, như họ nói trong quảng cáo dao làm bếp giá rẻ, "và đó không phải là tất cả!"

Đừng quên rằng con người cũng được chia thành các chủng tộc và phân nhóm chủng tộc theo các đặc tính sinh hóa, sinh lý, tâm lý của họ.

Điều này có nghĩa là con số này phải được tăng lên một số lần nhất định. Từ ba (tối thiểu) đến 10-15. Trung bình, để không bị nhầm lẫn về số lượng - bởi bốn. Do đó, số lượng đối tượng là khoảng một triệu! 1.000.000.

Hãy tưởng tượng quy mô của thảm họa?

Và đây chỉ là khi các nghiên cứu sơ bộ đã được thực hiện về việc lựa chọn những người theo các hạng mục này, có tính đến việc họ có mắc bệnh mục tiêu hay không.

Có nghĩa là, để chọn các nhóm kiểm tra, cần phải sàng lọc qua "sàng vạt" số người theo thứ tự độ lớn - thêm hai. Không phải một triệu, mà là một trăm triệu. 100.000.000.

Và chúng tôi vẫn chưa đề cập đến những đặc điểm mà về nguyên tắc, thường được các bác sĩ tính đến, nhưng không có nghĩa là luôn luôn được tính đến trong các nghiên cứu thống kê. Ví dụ - các hành động trước bài kiểm tra là gì. Đối tượng có uống thuốc kháng sinh, ma tuý, thuốc an thần, vv trước khi xét nghiệm không? Rốt cuộc, chúng ta đang nói cụ thể về những người bị bệnh, tức là những người, bằng cách này hay cách khác, phải chịu một số hành động điều trị ngoài việc thử nghiệm.

Và điều này chúng tôi vẫn chưa đề cập đến điều kiện cá nhân hoặc nhóm, khi tiến hành một chương trình thử nghiệm cụ thể.

Nhưng chúng tôi thậm chí sẽ không tính đến những số liệu này, vì tất cả những điều này là rất mơ hồ. Chúng ta sẽ chỉ biết rằng có một lề của cách tiếp cận "khoa học" đối với nghiên cứu.

Nhưng chúng ta hãy xem có bao nhiêu nguồn lực được sử dụng để thực hiện các thử nghiệm lâm sàng và bao nhiêu thử nghiệm đang được tiến hành nói chung.

Ví dụ, đây là dữ liệu:

(Để tham khảo, các dự án R & D là phiên bản nước ngoài của R&D - nghiên cứu và phát triển của chúng tôi. Nghiên cứu và phát triển).

Hãy tưởng tượng rằng tất cả 10, 5 nghìn dự án này không diễn ra tuần tự, mà tuần tự và song song.

Hãy tùy ý giảm số lượng các nghiên cứu đồng thời theo một thứ tự độ lớn. Tôi nghĩ rằng tôi sẽ không nhầm lẫn lắm. Nghĩa là, chúng tôi nhân số lượng ban đầu của các nhà nghiên cứu thử nghiệm với một nghìn người khác.

Tổng cộng, đó là, đã khoảng mười tỷ. 10.000.000.000.

Giả sử rằng số lượng các công ty dược phẩm thực sự nghiên cứu các loại thuốc mới (tất nhiên là đơn giản hóa rất nhiều tính toán, nhưng không tương ứng với thực tế, nhưng - tuy nhiên …) chỉ giới hạn ở năm mươi công ty lớn trên thế giới.

Và giả sử rằng tất cả các chiến dịch sử dụng số lượng bệnh nhân thử nghiệm được đề cập không phải là mới cho mỗi nghiên cứu, nhưng ít nhất là 50% giống nhau (nói thẳng ra là khó xảy ra, vì mọi người đều mắc các bệnh khác nhau và nhóm đối tượng sử dụng thuốc dược - khác nhau).

Chúng ta tự nhân lên. Nó có thể trong tâm trí. Bạn có thể sử dụng máy tính bỏ túi.

Bạn đã đánh giá cao con số?

Đây là một cách tiếp cận thuần túy số học, thuần túy kỹ thuật và hoàn toàn logic đối với khái niệm khoa học dựa trên bằng chứng.

Vâng, có ít người hơn trên Trái đất bây giờ. Chỉ là con số nghiên cứu được đưa ra thực sự cần thiết cho một đánh giá khoa học thực sự về độ tin cậy của cái gọi là "y học dựa trên bằng chứng".

Nói chung, để nghiên cứu thực sự có ý nghĩa khoa học trong khuôn khổ "y học dựa trên bằng chứng", chỉ cần nguồn nhân lực vô cùng nhiều hơn số người trên hành tinh.

Không. các giá trị.

Nhưng ngay cả khi chúng ta giảm tổng số nghiên cứu xuống một vài bậc, thì vẫn có thể thấy rõ rằng không có câu hỏi nào về độ tin cậy thực sự khi tiến hành các nghiên cứu như vậy.

Và một điểm đáng kể nữa. Nhiều lần tôi phải đối mặt với một tình huống khi một số giải pháp mạch khái niệm dựa trên thuộc tính thực của dụng cụ được sử dụng và đặc điểm thực của bệnh nhân gặp phải sự phản đối của những người phải thực hiện các thuật toán đánh giá - các nhà toán học và lập trình. Ở đây tình hình hóa ra thật kỳ lạ. Hoàn toàn chắc chắn rằng các phương pháp thống kê toán học là công cụ tuyệt đối để giải quyết vấn đề đánh giá trạng thái, họ đã đưa ra các nhận định kiểu này: chúng có đặc trưng không?"

Điều gì đó tương tự, nhưng từ phía các bác sĩ, các nhà nghiên cứu cũng vang lên. Theo nghĩa - tại sao phải tính đến các đặc điểm của bệnh nhân nếu có các phương pháp thống kê toán học? Nhưng ở đây, như tôi hiểu, một cảm giác tôn giáo nhất định đến với việc một người không chuyên kinh nghiệm liên quan đến một công cụ, toàn bộ bản chất của nó mà anh ta không biết, nhưng người ta giải thích cho anh ta rằng điều này tự nó rất tuyệt..

Vì vậy, chúng tôi sẽ cố gắng tóm tắt.

Ý tưởng về bằng chứng khoa học trong bất kỳ nghiên cứu nào đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố nhất định đến tình trạng của một người là đúng và xứng đáng được ủng hộ nồng nhiệt nhất.

Nhưng các hình thức mà chúng ta quan sát được trong thực tế cho thấy rằng trên thực tế, chúng ta không có quá nhiều "y học dựa trên bằng chứng" như suy đoán cổ điển dựa trên sự cấu kết nhất định của các bên liên quan và ở mức độ mù chữ về y tế, toán học và khoa học nói chung của dân số trong trọn.

Ngoài ra, người ta không nên quên rằng bất kỳ phương pháp nào trong khoa học hiện đại trong mọi trường hợp đều không thể tách rời khỏi yếu tố xã hội ảnh hưởng. Không có "thuốc dựa vào chứng cứ" nào có thể đối phó với các mục tiêu và mục tiêu thực tế do tư bản sản xuất đặt ra nhằm tối đa hóa lợi nhuận. Đương nhiên, bất kỳ dạng dược phẩm nào đắt hơn, nhưng kém hiệu quả hơn, sẽ được ưu tiên rõ ràng hơn những dạng dược phẩm, nhưng hiệu quả hơn và rẻ hơn. Đừng quên rằng y học ở thời điểm hiện tại không còn quá nhiều phấn đấu cho việc chữa bệnh cho bệnh nhân như trong quá trình điều trị lâu dài của họ.

Có nghĩa là, tất cả các phiên bản của meme hiện đại "các nhà khoa học Anh đã chứng minh" trong vài thập kỷ tới sẽ chỉ là meme chính trị xã hội, có mối quan hệ rất gián tiếp với khoa học thực tế.

Ở đây, sẽ rất thích hợp nếu chỉ ra một yếu tố nữa có khả năng gây ra một sự nghi ngờ rất lớn về cái được gọi là khoa học hiện đại nói chung.

Yếu tố này là việc một số nhà nghiên cứu không quan tâm nhiều đến bản thân nghiên cứu khoa học như về tài liệu và danh tiếng khoa học mà cá nhân họ nhận được. Và thái độ của một cộng đồng khoa học nào đó, những cộng đồng sẵn sàng đóng góp vào việc tận dụng hoàn toàn nghiên cứu khoa học.

Đây, ví dụ, một vụ bê bối gần đây về chủ đề này:

"Một vụ bê bối trong thế giới khoa học: nghiên cứu giả đang giành được giải thưởng thật"(Từ ngày 20.01.2019 cuộc gọi cuối cùng)

Chà, những lời chỉ trích đối với một số phương pháp không liên quan đến hoạt động kinh doanh của các công ty y tế hàng đầu sẽ luôn dựa trên lợi ích, trước hết là của doanh nghiệp. Và sức khỏe của con người hay những phát kiến khoa học thực sự sẽ luôn ở vị trí cuối cùng.

Do đó, tôi khuyến nghị tất cả những ai áp dụng một loại "y học dựa trên bằng chứng" nào đó trong việc tranh luận về một số đánh giá phê duyệt hoặc phê bình nhất định nên bình tĩnh bỏ qua, vì trong những năm tới hiện tượng này sẽ chỉ là một công cụ thao túng xã hội học, chính trị và thương mại và sự suy đoán.