प्रसिद्ध भौतिक विज्ञानी रिचर्ड फेनमैन ने एक बार विज्ञान के अनगिनत पहचान को बल दिया। उन्होंने द्वितीय विश्व युद्ध के एक अवलोकन पर आधारित, जब कार्गो हवाई जहाज दक्षिण सागर द्वीपों में सैन्य ठिकानों पर आपूर्ति को गिरा दिया। युद्ध के बाद, जब कार्गो विमानों को बंद कर दिया गया, तो द्वीपों ने एक कार्गो संप्रदाय का आविष्कार किया, जिनकी कल्पना उन्होंने देखा, जिनकी वापसी में विमानों को मनाना करने की आशा थी। उन्होंने हवाई जहाज लैंडिंग स्ट्रिप्स के प्रतिकृतियां बनाई हैं; उन्होंने रोशनी डाल दी; वे आसमान से संकेत देते हैं।
उन्होंने सामान्य रूप से कार्गो हवाई जहाज के लैंडिंग से पहले जो कुछ किया था। लेकिन विमान कभी नहीं उतरा।
विज्ञान का अभ्यास करने का बहाना कई, फेनमैन ने तर्क दिया, जैसे दक्षिण सागर द्वीपियों ने वायु आपूर्ति का अभ्यास किया। उनके पास सभी घंटी और सीटी हैं; सभी तरीकों का अनुमानित मानक विज्ञान; लेकिन उन्हें कुछ आवश्यक नहीं है, कुछ जिसके बिना माल पंथ विज्ञान केवल एक छद्म विज्ञान है
यह लापता टुकड़ा एक रवैया है: फेनमैन ने इसे केवल एक व्याख्या से अधिक देखने के लिए पीछे की तरफ एक झुकने कहा; खारिज करने में रूचि, और न केवल पुष्टि की, एक की अवधारणा; अपने आप को मूर्ख नहीं करने की इच्छा, सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण; एक लाइन पर अपने स्वयं के विश्वासों को रखने की इच्छा – संक्षेप में, "बोलना ईमानदारी" जो हर रोज़ सच्चाई से कहीं ज्यादा दूर है। फेनमैन ने विज्ञापन के साथ इसके विपरीत बताया: मैं अपनी ब्रांड की साबुन को बेचने, अपनी कमजोरियों को कम करने, और अपने प्रतिद्वंद्वियों को नजरअंदाज करने के जरिए आपको बेचने की कोशिश कर सकता हूं। किसी को इस तरह से विज्ञापित करने की आवश्यकता नहीं है; लेकिन न तो कोई भी ईमानदार है
विज्ञापन के रूप में विज्ञान छद्म विज्ञान है
(फेनमैन ने अपने शब्दों में कहा है: "विवरण जो आपकी व्याख्या पर संदेह नहीं लगा सकते हैं उन्हें दिया जाना चाहिए, यदि आप उन्हें जानते हैं। आपको सबसे अच्छा करना चाहिए-अगर आप कुछ गलत, या संभवतः गलत-इसे समझाने के लिए कुछ जानते हैं यदि आप एक सिद्धांत है, उदाहरण के लिए, और इसे विज्ञापित, या इसे बाहर डाल दिया, तो
आपको उन सभी तथ्यों को भी अवश्य रखा जाना चाहिए जो इसके साथ असहमत हैं, साथ ही साथ सहमत लोगों के साथ … सारांश में, यह विचार है कि आपके योगदान के मूल्य का न्याय करने में दूसरों की मदद करने के लिए सभी जानकारी देने का प्रयास करना; न सिर्फ जानकारी जो एक विशेष दिशा में निर्णय लेती है या
एक और। ")
हम वर्तमान में एक विरोधी द्विध्रुवी धर्मयुद्ध में लगे उन अकादमियों के बीच यह देखते हैं। एक ब्लॉग पोस्ट जिस पर मैंने जवाब दिया (विज्ञापन "कॉर्पोरेट मनोरोग" के समीक्षकों के लिए विडंबना) – एक तरफा डेटा प्रदान करना, इसके विपरीत सबूतों की अनदेखी करना, और बहुत कुछ मामलों पर चुप। एक और शूरवीर टेम्पलर समूह, जिसके बारे में मैंने एक साल पहले अपने शुरुआती लेख के बारे में अपना दूसरा ब्लॉग पोस्टिंग ("आराम करो, आप द्विध्रुवी नहीं हैं") लिखा है, यह द्विध्रुवी ओवरडायग्नोसिस के विचार से ग्रस्त है। सीएनएन और पब्लिक रेडियो द्वारा पुष्टि की गई, यह शोध समूह मनोवैज्ञानिक जर्नलों में उन साक्ष्यों के साथ प्रकाशित करता है जो साक्ष्य नहीं है। हाल ही में, एक ही अध्ययन से एक अन्य पत्र यह दर्शाता है कि जब द्विपक्षीय विकार अतिशीघ्र होता है, तब रोगियों को अक्सर बॉर्डरलाइन व्यक्तित्व विकार या सादे पुरानी वेनिला अवसाद (प्रमुख अवसादग्रस्तता विकार, एमडीडी) जैसी अन्य स्थितियां होती हैं। फिर भी मूल कागज़ जिस पर यह दावा आधारित है वह बिल्कुल उल्टा दिखाता है: यह साबित करता है कि द्विध्रुवी विकार अंडरहाइन किया गया है, अति-निदान नहीं है। कैसे?
मूल अध्ययन में, द्विध्रुवी विकार (शोधकर्ताओं के स्वर्ण मानक साक्षात्कार के आधार पर) के लगभग 30% व्यक्तियों का पहले कभी इसका निदान (अंडरआईग्नोसिस) नहीं हुआ था; फिर भी केवल 13% व्यक्तियों का द्विध्रुवी विकार का निदान किया गया था जो कि वास्तव में नहीं था (ओवरडिग्नोसिस; फिर से शोधकर्ताओं के स्वर्ण मानक के आधार पर) अब, प्रथम श्रेणी के गणित सिखाता है कि 30 से अधिक 13 है, और तीसरा ग्रेड यह सिखाता है कि यह दोगुने से अधिक महान है: इस प्रकार द्विध्रुवी विकार ओवरडिग्निज की तुलना में दो गुणा अधिक है; इस प्रकार यह मुख्य रूप से निषिद्ध है, ओवरडाइग्नेश नहीं।
सामग्री को देखने का एक और तरीका है, जो उसी बिंदु को बनाता है रिश्तेदार जोखिम के बजाय, यह दृष्टिकोण पूर्ण अंतर में आता है। एक प्रभाव 2% बनाम 1% हो सकता है; दूसरा 80% बनाम 40% हो सकता है; दोनों दो गुना सापेक्ष जोखिम हैं, लेकिन एक का पूर्ण प्रभाव अन्य (80% 2% से अधिक बड़ा है) की तुलना में बहुत बड़ा है। पूर्ण अंतर के इस उपाय – बुरे परिणामों के लिए "नुकसान की जरूरत संख्या" (एनएनएच) कहा जाता है – इसमें वास्तविक प्रतिशत अंतर का पारस्परिक समावेश होता है। इस अध्ययन में अति निदान के लिए एनएनएच 13% = 7.7 के पारस्परिक होगा। निदान के लिए एनएनएच 30% या 1 / 0.3 = 3.3 के पारस्परिक होगा। (5 से कम एनएनटी में बड़ा माना जाता है, 5-10 मध्यम, 10-20 छोटा होता है। आमतौर पर यह दृष्टिकोण दवाओं पर लागू होता है, ताकि कोई 5 एनएनटी के साथ दवा का प्रमुख लाभ ले सकता है। यहाँ हम इसे आवेदन कर रहे हैं अतिदेय निषिद्ध बनाम अंडरडाइग्ज होने की संभावना) इस अध्ययन के आंकड़ों के प्रयोग से, हम देख सकते हैं कि अंडरआईग्नोसिस द्वारा नुकसान की संभावना बहुत अधिक है, और ओवरडाइग्नोसिस द्वारा, हालांकि अनुपस्थित नहीं, केवल मध्यम है दोबारा, डेटा खुद को अधिकाधिक आर्डिग्नोसिस दिखाते हैं, ओवरडाइग्नोसिस नहीं।
शोधकर्ताओं ने अपने डेटा को कैसे अनदेखा किया? वे विपरीत निष्कर्ष के साथ कैसे आ सकते हैं?
मुझे पीछे की तरफ मोड़ें
उन निष्कर्षों का पालन करते हैं, हालांकि अभी भी झूठा, उन आंकड़ों को देखने के दूसरे तरीके के आधार पर। मैंने सवाल पूछ कर शुरू किया: मरीजों के रोगियों ने क्या निदान किया है (शोधकर्ताओं ने द्विध्रुवी के रूप में पुष्टि की है, या द्विध्रुवी की पुष्टि नहीं की है), और फिर उन्हें पहले से गलती से क्या निदान मिला? यह दिखाने का तरीका है कि किसी व्यक्ति को गलत निदान किया गया था, और कितनी बार (मुख्य रूप से अधिक या अंतर्निहित)।
शोधकर्ताओं के प्रकाशित पत्र में ऊपर के विश्लेषण की रिपोर्ट नहीं है। इसके बजाय वे सवाल पूछते हैं: समुदाय में द्विध्रुवी विकार होने के कारण कौन से रोगियों का निदान किया जाता है? फिर, शोधकर्ताओं ने द्विध्रुवी विकार के लिए उनमें से कितने पुष्टि की थी? उस प्रश्न का उत्तर 42% था; इस प्रकार 58% ने अति-निदान के लिए दावा किया था।
तो, एक तरह से व्याख्या की गई, सबूत बताते हैं कि द्विध्रुवी विकार के तहत जांच की जाती है; दूसरी तरफ, यह अतिदेय निदान लगता है। कैसे शोधकर्ताओं ने केवल एक व्याख्या की सूचना दी?
एक महामारी विज्ञान 101 पाठ्यक्रम (जो सबसे मनोवैज्ञानिक कभी नहीं प्राप्त) विश्वसनीयता और वैधता के बीच अंतर जानने के लिए पर्याप्त होगा। विश्वसनीयता का मतलब है कि दो चिकित्सक, जो भी तरीकों से वे चुनते हैं, उनका उपयोग करके एक ही बात का निदान करें अगर हम "वाई" लेबल के साथ एक्स को कॉल करने के लिए सहमत हैं, तो हम विश्वसनीय हैं। अगर वास्तविकता यह है कि एक्स X है, वाई नहीं है, तो हमारा दावा है कि एक्स Y है, हालांकि विश्वसनीय, मान्य नहीं है।
इस तरह के शोध में, यह सवाल यह है कि क्या चिकित्सक सही तरीके से अपने रोगियों का निदान कर रहे हैं। उनके निदान प्रश्न में हैं; वे सिद्ध नहीं हैं; उनका अध्ययन किया जा रहा है। इस प्रकार, चिकित्सकों के निदान के साथ शुरू करने के लिए वैधता का सवाल पूछना है, इसका उत्तर नहीं देना है। मानक अनुसंधान नैदानिक साक्षात्कार के आधार पर हम मनोचिकित्सा में शोधकर्ताओं के निदान के साथ उत्तर देते हैं, जो व्यवस्थित रूप से डीएसएम-4 मानदंड का मूल्यांकन करता है। चिकित्सकों के निदान का विश्लेषण विश्वसनीयता के बारे में है; इससे पता चलता है कि हम द्विध्रुवी विकार कहते हैं पर हम असहमत हैं। यह इंगित करता है कि द्विध्रुवी निदान, समुदाय में, अविश्वसनीय रूप से बना है।
यह ओवरडाइग्नोसिस प्रदर्शित नहीं करता है। ओवरडाइग्नोसिस कुछ अलग दर्शाता है: इसका अर्थ है कि बहुत से लोग जिनके पास एक्स एक्स नहीं है, उनके साथ इसका निदान किया जाता है, और मुख्य रूप से ऐसा होता है, जिसका मतलब है कि बहुत से बीमारी नहीं हैं और फिर भी इसके साथ इसका निदान नहीं किया जाता है। इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें वास्तव में पता होना चाहिए कि कौन बीमारी है और कौन नहीं। हमें सिद्ध निदान के साथ शुरू करने की आवश्यकता है, शोधकर्ताओं के व्यवस्थित साक्षात्कार यही विश्लेषण मैंने किया है; और यह प्रमुख अंडरआईगिनोसिस का प्रदर्शन किया।
दरअसल, कई बीमारियां हैं जो अविश्वसनीय और अभी तक निषिद्ध हैं। अस्थमा को अब भी निदान किया जाता है; कई लोग जिनके पास इसका निदान नहीं होता है और अन्य शर्तों के रूप में गलत हैं; फिर भी यह अविश्वसनीय भी है: चिकित्सक अक्सर उस समय असहमत होते हैं जब वह मौजूद होता है, और ब्रोंकाइटिस या अन्य फेफड़ों की स्थितियों के साथ गलती करता है। वही सीलियक रोग, और पुरानी cholecsystitis, और मनोभ्रंश के लिए रखती है। अविश्वसनीयता अंडर-निदान के समान नहीं है।
लोग जो द्विध्रुवी विकार कहते हैं, लेकिन मुख्य रूप से असहमत हैं – और यह मेरी फैनमेनसकी आलोचना है क्योंकि इन आलोचकों के अपने डेटा से पता चलता है – द्विध्रुवी विकार बहुत अधिक होने की संभावना है जब यह अनुपस्थित होने पर निदान होने की तुलना में मौजूद है।
रिचर्ड फेनमैन का भूत इस अदम्य बहस का सामना कर रहा है। मैं फिर से पूछता हूं: शोधकर्ता अपने डेटा को कैसे अनदेखा करते हैं? वे विपरीत निष्कर्ष के साथ कैसे आ सकते हैं?
कोई यह नहीं कह सकता कि वे सबूतों से अनभिज्ञ थे। उन्होंने अपने पेपर में एक टेबल में डेटा प्रकाशित किया था। वे सिर्फ उस गणना को नहीं बनाते जो मैंने ऊपर बनाया था; उन्होंने इसे ऐसे तरीके से विश्लेषण नहीं किया जो उनके विचारों को खारिज कर सके; उन्होंने अपने स्वयं के विश्वासों को स्पष्ट ईमानदारी के परीक्षण के लिए नहीं रखा। उनके कागज में सभी घंटियाँ और विज्ञान की सीटियां हैं, लेकिन यह विज्ञान नहीं है; यह केवल उन आंकड़ों का विश्लेषण करने का एक तरीका है जो लेखकों की अनुमानों को खंडन करते हुए अन्य (अधिक वैध) तरीकों की अनदेखी करते हुए, उन व्याख्याओं का समर्थन करने के लिए प्रकट होता है जो लेखकों को दिखाना चाहते हैं। उनका विश्लेषण गलत नहीं है, बस अधूरा है उन्होंने ईमानदार विज्ञापन का उत्पादन किया; बिल्कुल ईमानदार विज्ञान नहीं वे बेईमान नहीं हैं; जैसा कि फेनमैन ने तर्क दिया, वे केवल अवैज्ञानिक हैं: उन्होंने खुद को पूरी तरह से मूर्ख बनाया कि अब वे दूसरों को ईमानदारी से मूर्ख बना सकते हैं।
इसलिए वैज्ञानिक पत्रिकाएं पत्र प्रकाशित करती हैं, सामान्य मीडिया निष्कर्ष को दोहराता है, और शब्द फैलता है कि द्विध्रुवी विकार अति-निदान है …। विशेषकर, मुझे यकीन है, दक्षिण सागर में।
