von JOSÉ GUILHERME CHAUI-BERLINCK*

Eine visuelle Anleitung zum Verständnis des Problems

Der Zweck dieses Textes besteht darin, einen „visuellen Leitfaden“ zu präsentieren, der einer Person, die sich nicht mit Zahlen beschäftigt, helfen kann, das Risiko zu verstehen, das sie eingeht, wenn sie an die Möglichkeit „alternativer“ Behandlungen (sozusagen) glaubt Fall einer Kontamination mit dem SARS-CoV-2 und der Entwicklung von COVID-19. Angesichts des Vorschlags sollte die Lesart des Textes selbst fast so verstanden werden, als wäre er eine große Bildunterschrift für die Abbildungen (die ich daher ohne Bildunterschriften belasse). Bevor ich jedoch auf das Problem selbst eingehe, denke ich, dass es wichtig ist, einige Zahlen vorzustellen. Dann …

einige vorläufige Zahlen

Zum aktuellen Datum (12. März 2021) gibt es weltweit 118 Millionen Fälle von COVID-19, was 2 Millionen und 600 Todesfällen entspricht. Auf Brasilien entfallen 11 Millionen und 200 Fälle mit 270 Todesfällen. Die Weltbevölkerung beträgt rund 7 Milliarden Menschen, die Brasiliens 212 Millionen. So gesehen scheinen es sich dabei lediglich um Berichtszahlen zu handeln. Abbildung 1 veranschaulicht die „Größen“-Beziehungen zwischen diesen Zahlen.

Abbildung 1

In Abbildung 1 sehen wir, dass Brasilien eine Bevölkerung von etwa 3 % der Weltbevölkerung hat und (wenn dies der richtige Begriff ist) zu 9 % aller Fälle und Todesfälle durch COVID-19 beiträgt. D.h., Brasilien ist an der aktuellen Pandemie dreimal stärker beteiligt, als es im Verhältnis zu seiner Bevölkerung hätte!

Allein diese Tatsache, die sich aus sehr einfachen und offensichtlichen Zahlen ergibt, sollte ausreichen, um diejenigen in Verlegenheit zu bringen und wirksame Maßnahmen auszulösen, die die Bundesregierung übernommen haben, wenn nicht aus Verantwortung, so doch aus Scham.

Unsere nächsten Zahlen stammen aus dem Bundesstaat São Paulo^[I]. Abbildung 2 zeigt in Lila die ungefähre Verteilung der COVID-19-Fälle in der Bevölkerung unter und über 65 Jahren in SP. Beachten Sie, dass zwischen diesen beiden Gruppen ein geringfügiger Unterschied im Prozentsatz der gemeldeten Fälle besteht. Die Zahlen geben die Gesamtbevölkerung jeder Altersgruppe an. Ich mache diese Unterteilung zwischen über und unter 65 Jahren nur, um jüngere Menschen darauf hinzuweisen, dass die Probleme, über die wir später sprechen werden, nicht spezifisch für „ältere Menschen“ sind. Wie man sehen wird, steht jedermanns Genick auf dem Spiel. Die Frage, mit der ich Sie am Ende zurücklasse, ist, wem Sie den Fallbeil-Riegel übergeben würden ... also lasst uns zum Problem übergehen.

Abbildung 2

Der Doktor Cousin und die falsche Frage

Eine Person, die das „neue Abnormale“ loswerden und zur „alten Normalität“ zurückkehren möchte, fragt seinen Cousin, den Arzt: Wenn ich an COVID-19 erkrankt bin, sollte ich dann das Arzneimittel „A“ einnehmen?

Der Cousin des Arztes antwortet: Ich hatte vier Patienten, die es einnahmen und deren Zustand sich verbesserte.

Der Mensch ist zufrieden und kehrt zur „alten Normalität“ zurück.

Was ich gerade beschrieben habe, ist anekdotisch, aber es sollte den Ereignissen, die Sie erlebt haben, sehr ähnlich sein (wenn Sie nicht die Person oder der Cousin des Arztes sind).

Dieses „A“-Mittel kann jede der Drogen oder Verhaltensweisen ohne jegliche technische Unterstützung sein, die seit einiger Zeit von Personengruppen propagiert werden, die nicht die geringste Ausbildung für solche Aussagen haben. Es spielt keine Rolle.

Der erste Punkt, der uns interessiert, ist die Frage der Person. Angesichts der Entscheidung, die sie nach der Antwort hatte, zur „alten Normalität“ zurückzukehren, ist die Frage, die gestellt werden sollte, offensichtlich nicht die, die gestellt wurde. Die eigentliche Frage war: Wenn ich an COVID-19 erkrankt bin und das Arzneimittel „A“ einnehme, geht es mir dann besser (oder werde ich nicht sterben oder Folgeerscheinungen haben)?

Warum stellt die Person diese Frage nicht? Der Grund dafür, dass Menschen nicht die eigentliche Frage stellen, die sie stellen möchten, liegt darin, dass sie aufgrund dieser Frage bereits wissen, wie die Antworten lauten und welche Ehrlichkeit mit den Antworten verbunden ist. Eine ehrliche Antwort, die der Cousin geben kann, ist also: „Ich weiß es nicht.“ Sie wissen es nicht, denn es gibt keine Behandlung (für irgendeine Krankheit), die eine 100-prozentige Wirksamkeit garantieren kann. Aber „Ich weiß nicht“, die Person weiß es bereits und die Antwort bringt ihr daher keine Informationen.

Andererseits könnte der Cousin mit „Nein“ antworten. Dies ist auch eine ehrliche Antwort auf die beworbenen Studien zu diesen „A“-Medikamenten. Diese Reaktion wird jedoch keine Rückkehr zur „alten Normalität“ ermöglichen.

Schließlich konnte der Cousin mit „Ja“ antworten. Allerdings stünde er vor dem Problem, eine 100-prozentige Wirksamkeit einer Behandlung zu garantieren, was sowohl er als auch die betroffene Person als unrealistisch erachtet, wie wir oben bereits sagten. Das heißt, die Antwort „Ja“ ist die unehrliche Antwort. Aber es ist das, was die Person hören möchte und was der Cousin geben möchte. Wie man es löst?

So wie die Person die eigentliche Frage in einen Ersatz verwandelt, verwandelt der Cousin die unehrliche Antwort in einen Ersatz: „Ich hatte vier Patienten, die es einnahmen und es ging ihnen besser.“ Er sagte nicht „Ja“. Dies ist impliziert, oder es liegt im Ermessen des Kunden, zu entscheiden, wie die Antwort lautete.

Bis zu diesem Punkt muss ich für viele ein Selbstläufer gewesen sein, da es sich dabei lediglich um eine Übung in Informationstheorie, Bayes'scher Statistik und billiger Psychologie handelte. Was ich jetzt versuchen werde, ist, das von der Person gestellte Problem und die Tragweite der Antwort visuell darzustellen. Darüber hinaus werde ich versuchen zu fragen, welche Fragen gestellt werden können und was in der Frage impliziert ist.

Nehmen wir nun an, dass die Frage „Wenn ich COVID-19 habe, sollte ich das Medikament „A“ einnehmen?“ wird ehrlich verwendet, das heißt, ohne eine andere zu ersetzen, für die die Person bereits die Reihe ehrlicher Antworten kennt, die gegeben werden könnten (und die sie nicht hören möchte). Was bedeutet diese Frage bzw. worauf bezieht sie sich?

Die Frage kann auf drei verschiedene Arten verstanden werden:

1. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit einer Behandlung T_A Ursache der Verbesserung M sein? oder vorausgesetzt, dass die Behandlung T durchgeführt wurde_A, wie groß ist die Verbesserungswahrscheinlichkeit M?
2. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eine Behandlung T erhalten haben, vorausgesetzt, es gab eine Verbesserung M?_A?
3. Da keine Behandlung durchgeführt wurde_A, wie groß ist die Verbesserungswahrscheinlichkeit M?

Die meisten Leute denken vielleicht, dass sich die Frage nur auf Fall 1 oben bezieht, aber alle drei Interpretationen sind gleichermaßen gültig. Tatsächlich führt uns die Antwort des Cousins ​​zu Formulierung 1.

Aber er hätte sagen können:Ich traf zwei Patienten, die „A“ nicht einnahmen und starben“. Beachten Sie, dass jetzt auf Formulierung 3 zugegriffen wird.

Formulierung 2 ist die komplizierteste und der Cousin wird kaum nach einer Antwort suchen, die darauf anspielt. Die Zahlen, die in den anderen Antworten des Cousins ​​genannt wurden („vier Patienten“ und „zwei Patienten“), können vom Gesprächspartner leicht in eine greifbare „Wahrscheinlichkeit“ übertragen werden, die es zu verstehen gilt. Allerdings erfordert Formulierung 2 eine Umkehrung der Argumentation und jede gegebene Zahl ist nicht selbstverständlich.

Wenn die drei Formulierungen jedoch als äquivalent zu der nicht formalen Frage gelten, die gestellt wurde, bedeutet dies, dass wir zur ordnungsgemäßen Beantwortung dieser Frage die Antwort auf die drei Formulierungen kennen müssen, die einer solchen Frage äquivalent sein können. Ich werde dann sprechen...

… jeglicher Krankheit …

Stellen wir uns eine Krankheit vor, die aufgetreten ist und für die es keine Behandlung gibt. Abbildung 3 veranschaulicht die Verteilung der Fälle und die spontane Besserung (da es vorerst nur eine Besserung ohne Behandlung gibt). Der durch die grüne Linie begrenzte Bereich zeigt die Fälle an, die innerhalb der Gesamtzahl der beobachteten Fälle, die durch die rote Linie begrenzt sind, eine spontane Besserung aufweisen. Dann erscheinen einige Behandlungen, und wir gehen zu dem in Abbildung 4 dargestellten Diagramm über. Wir gehen davon aus, dass die Behandlungen die Spontanheilungsrate nicht beeinträchtigen und daher der durch die blaue Linie begrenzte Bereich angezeigt wird, wodurch die Anzahl der Verbesserungen zunimmt .

Sehen wir uns an, „wer“ in den einzelnen Regionen der grafischen Darstellung dieser Krankheit lebt (Abbildung 5):

a: Die durch die grüne Linie begrenzte Region ist bereits aus Abbildung 3 bekannt und wird von Menschen bewohnt, denen es mit oder ohne Behandlung besser geht.

β: zwischen der durch die grüne Linie begrenzten Region und der durch die blaue Linie begrenzten Region leben diejenigen, die früher sterben würden, sich aber jetzt dank möglicher Behandlungen erholen;

γ: Zwischen der blauen und roten Grenze befinden sich diejenigen, die mit oder ohne Behandlung sterben werden (beachten Sie, dass ich nicht sage, dass die Behandlung die Todesursache war, sondern dass jede Behandlung, wenn sie gegeben wird, bei diesen Patienten unwirksam ist, um die Krankheit zu überwinden Einzelpersonen)

	Abbildung 3
	Abbildung 4
	Abbildung 5

Beachten Sie, dass die Antwort „Ich hatte vier Patienten, die es eingenommen haben und denen es besser ging“ Sie zu der Annahme verleitet, dass die Behandlung mit „A“ die Region B erzeugt, diese Region jedoch von allen Personen bewohnt wird, die eine Behandlung erhalten haben, unabhängig davon, ob „A“ oder nicht.

Andererseits lässt die Antwort „Ich habe zwei Patienten getroffen, die „A“ nicht eingenommen haben und gestorben sind“ vermuten, dass die g-Region nur von denen bewohnt wird, die „A“ nicht eingenommen haben, obwohl es sich tatsächlich um diese Region handelt wird von Personen bewohnt, die nicht „A“ eingenommen haben, Personen, die „A“ eingenommen haben, und Personen, die keine Behandlung hatten und nicht zur Gruppe a gehörten.

Wenn wir die Schlussfolgerungen aus den Antworten ignorieren, sehen wir, dass es zwei Fragen gibt, die nicht beantwortet wurden:

• Wie viele der vier Patienten, die „A“ einnahmen, gehörten zur Gruppe A? Diejenigen, die zu dieser Gruppe gehören, würden sich verbessern obwohl jeglicher Behandlung. Sehen Sie, wie die folgende Antwort die vorgenommene Einleitung völlig verändert, obwohl sie dieselbe vorherige Aussage enthielt: „Ich hatte vier Patienten, die es einnahmen und denen es besser ging, und ich hatte vier, denen ich nichts gegeben habe, und es ging ihnen besser.“
• Wie viele Patienten erhielten „A“ und gehören zur Gruppe g? Bei diesen Patienten ist die Behandlung wirkungslos. Sehen Sie, wie die folgende Antwort die durchgeführte Induktion völlig verändert, obwohl sie dieselbe vorherige Aussage enthielt: „Ich traf zwei Patienten, die „A“ nicht einnahmen und starben, und zwei, die „A“ einnahmen und starben.“

In diesem vereinfachten Rahmen, aber allgemein genug, um die Gültigkeit der von uns durchgeführten Analyse nicht zu verlieren, besteht das wissenschaftliche Problem der Validierung einer bestimmten Behandlung darin, Behandlungen, die den Bereich b erweitern, von solchen zu unterscheiden, die nichts bewirken. Denken Sie daran, dass wir der Einfachheit halber die Möglichkeit ignorieren, dass eine bestimmte Behandlung ein Individuum von der Gruppe a in die g verschiebt (das heißt, dass die Behandlung zur Todesursache wird), und auch die Begleitwirkung von Behandlungen (das heißt, die Behandlung) „A“ wird zusammen mit „B“ oder „C“ usw. angegeben.

Von den drei Formulierungen, die ich sagte, entsprach sie der nicht-formalen Frage „Wenn ich COVID-3 habe, sollte ich das Medikament „A“ einnehmen?“, können wir in Abbildung 19 sehen: dass nur dann direkte Antworten erhalten werden können, wenn nur Behandlung „A“ existiert für Formulierungen 1, 2 und 3: Formulierung 3 ist die a-Region; und die Formulierungen 1 und 2 wären dieselbe Formulierung^[Ii] und die Antwort wäre Region b.

Hier bleibt jedoch ein großer Teil des Problems bestehen: Da es eine Vielzahl von Behandlungen gibt, die gleichzeitig durchgeführt werden (auch aus ethischen Gründen), wie lässt sich die Beteiligung jeder einzelnen am Endergebnis unterscheiden? Das heißt, welche Behandlungen die Region vergrößern b und welche nicht.

Dieses wissenschaftliche Problem ist mit 2, 4, 6 oder 20 Patienten, die ein Arzt gesehen hat, nicht gelöst. Dies ist die Erfahrung des Fachmanns, aber nicht die Erfahrung der Validierung einer Behandlung.

Die Populationen in den in den Zahlen dargestellten Gebieten sind riesig, sie gehen in die Tausende, und im Fall von COVID-19 sind wir weltweit in der Größenordnung von Hunderten Millionen.

Abbildung 6 verdeutlicht ohne weiteren Anspruch, welche Fachärzte welche COVID-19-Patienten betreuen. Die weißen Linien zeigen an, welche Arten von Patienten diese Spezialisten behandeln. Der wichtige Punkt, der erkannt werden muss, ist, dass „allgemeine Kliniken"Und"andere Spezialitäten“, deren Fachkräfte nicht an vorderster Front stehen, werden grundsätzlich COVID-19-Patienten aus unserer Gruppe a. Das heißt, sie sind Profis, die nur mit der Gruppe in Kontakt stehen, die sich verbessern wird obwohl der Behandlung. Es ist wichtig zu beachten, dass sich die überwiegende Mehrheit der Ärzte und Angehörigen der Gesundheitsberufe in dieser Situation befindet: peripherer Kontakt mit COVID-19-Patienten.

Darüber hinaus sehen wir, dass Region b, diejenige, die Personen enthält, die eine angemessene Behandlung benötigen, um nicht in Region g (Tod) zu gelangen, etwa 20 % der Fläche ausmacht^[Iii]. Dies bedeutet, dass jeder fünfte Mensch, der sich mit COVID-1 infiziert, in dieser Region leben wird b (natürlich ohne zu wissen, da nicht im Voraus festgelegt werden kann, wer sich in welcher der Regionen aufhalten wird).

Abbildung 6

Passende Behandlungen

Wie ich oben sagte, besteht eine klinische Testgruppe nicht aus 2 oder 20 Patienten, die von einem Fachmann behandelt werden. Wie ich bereits sagte, handelt es sich bei solchen Umständen lediglich um die Erfahrung des Fachmanns. Eine Studie muss nicht nur viele, viele Fälle umfassen, um angemessene Statistiken zu erstellen, sondern sie muss auch im Hinblick auf Gruppen und Behandlungen gut konzipiert sein. Wie ist nun die aktuelle Situation (März 2021) hinsichtlich der Behandlungsempfehlungen für COVID-19? Oder, unter Verwendung des oben erstellten Vokabulars: Welche medikamentösen Behandlungen werden als angemessen angesehen, um Personen aus der g-Region in die b-Region zu bringen?

Die folgende Tabelle basiert auf den COVID-19-Behandlungsrichtlinien der American Infectious Disease Society (IDSA).^[IV]), US National Institutes of Health (NIH) und Weltgesundheitsorganisation (WHO). Darin habe ich nur die Medikamente aufgeführt, die von den zuvor genannten Gruppen am meisten beworben wurden, sowie Kortikosteroide. Eine einfache Lektüre der Tabelle ermöglicht es uns bereits zu erkennen, welche das Individuum dazu bringen können, die Region g zu verlassen und in die Region b zu gehen, und welche nicht.

CT: klinische Studien

Was wäre, wenn du es wärst?

Schließlich kommen wir zu der Frage, die ich eingangs angekündigt habe.

Abbildung 7 entspricht den violetten Quadraten in Abbildung 2, wobei das Farbmuster der vorherigen Abbildungen verwendet wird, um zwischen den Gruppen a, b und g zu unterscheiden (siehe Abbildungen 5 und 6). Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Pfeil, der zufällig geworfen wird (da Sie a priori nicht wissen, zu welcher Gruppe er gehört), wie in Abbildung 7 dargestellt.

Wer im grünen Bereich landet, ist trotz jeder Behandlung gerettet.^[V]. Wenn es in den roten Bereich fällt, tut es mir leid, ich konnte oder konnte nichts für Sie tun.

Der Pfeil kann auch im blauen Bereich landen, entsprechend Gruppe b. Wir haben gesehen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass dies geschieht, bei etwa 20 % (1 zu 5) liegt.

Und hier kommt die große Frage: Wenn Ihr Pfeil im blauen Bereich landet, der von der richtigen Handhabung abhängt, würden Sie dann Ihr Leben auf den rücksichtslosen Pfeil Ihres Cousins ​​setzen?

Mit anderen Worten: Wenn Sie sich im blauen Bereich befinden, würden Sie dann die Behandlung anwenden, die von den Unbedeutenden vorgeschlagen wird, die nur Patienten im grünen Bereich sehen?

Abbildung 7

*José Guilherme Chaui-Berlinck ist Arzt und Professor am Department of Physiology am Institute of Biosciences der USP.

Aufzeichnungen

[I] Ich habe den Bundesstaat São Paulo als Beispiel genommen, um die Datenbeschaffung zu erleichtern. In Brasilien ist das Bild im Großen und Ganzen ähnlich, und die Analyse, die uns wichtig ist, ist nicht unbedingt die Genauigkeit dieser Zahlen.

[Ii] Zur Formalisierung lauten die Formulierungen 1 und 2 jeweils P( M | T ) und P( T | M ). Es gibt nur Behandlung T_A (das heißt, T = T_A) werden die Wahrscheinlichkeiten gleich.

[Iii] Die Zahlen wurden aus aktuellen Daten für den Bundesstaat São Paulo ermittelt. Die Unterscheidung der Gruppe b zwischen den Fällen mit Besserung wurde aus dem Anteil der Patienten ermittelt, die über das ambulante Niveau hinaus medizinische Versorgung benötigen (Termin am 12: https://www.uptodate.com/contents/coronavirus-disease-2019-covid-19-clinical-features?topicRef=126981&source=related_link)

[IV] https://www.idsociety.org/practice-guideline/covid-19-guideline-treatment-and-management/

[V] Was wir wissen, ist nicht wahr, da es Behandlungen gibt, insbesondere solche vom Typ „A“, bei denen die Möglichkeit schwerwiegender Nebenwirkungen besteht.