Os 50% noticiados são de REDUÇÃO RELATIVA DE RISCO. Se era, digamos, de 10% o risco de pegar a doença, com a vacina, cai para 5%.
Não é cara ou coroa.
A showmicialização da vacina culminou nesse desastre de divulgação. Termos são usados de maneira errada.
Perde o debate limpo.
Pra quem tá falando que 50% é como cara ou coroa, experimente, um dia, ler um artigo científico. Você vai se assustar com o fato de que mesmo as melhores terapias não reduzem em 100% seus desfechos primários.
Ex: AAS reduz em 20% o risco relativo de morte vascular em infartos.
Não estou defendendo A nem B, só falando o mínimo conceitual.
Acho que nem deveriam expor os dados de um país único antes da publicação final. Mas o showmício falou mais alto.
Tem que esperar o estudo completo.
Assusta é ver quantas pessoas (médicos, políticos e jornalistas - todos com algum viés ideológico, claro) estão repetindo essa história da moeda.
Bizarro.
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Um pouco sobre como funciona a Medicina de verdade (longe dos holofotes do Bem Estar, das discussões de Pingo nos is, das falsas promessas populistas e da estatística de jardim de infância)…
Uma breve história sobre o tratamento e a letalidade do infarto agudo.
Até a década de 50, a letalidade de um evento de infarto era de 35 - 45%.
Isso significa que 35-45 a cada 100 pacientes infartados morreriam por este evento e os demais sobreviveriam (com problemas sérios, mas sobreviveriam).
O tratamento da época era incapaz de reduzir isso.
Na época, os infartados eram reclusos em quartos longe dos postos de enfermagem (onde há mais barulho), porque havia alguma percepção (que se confirma) que os estímulos estressores poderiam lhes causar problemas.
Braunwald, autor do maior tratado de cardiologia, escreveu:
O valor de p é uma convenção mais vezes perigosa do que útil em pesquisas médicas porque significa a chance de que os resultados daquela amostra tenham sido encontrados ao acaso. Se p < 0,05 (5%), então alguns médicos aceitam esse resultado e compartilham o estudo pelo zipzop. +
O que não se diz sobre o valor de p?
- Que quanto mais manipulada, fora do usual ou enviesada for a pesquisa, maior a chance de obter valor de p significativo.
- Que deve ser visto como um intermediário da resposta final, não como “encerrador de questão”.
Para exemplificar, imagine que eu quero introduzir um novo fármaco no tratamento do COVID. É uma ótima oportunidade porque isso é uma mina de ouro: basta fazer um post com alguma aparência técnica no Instagram inventando um mecanismo e dizendo que encontrei a cura - sucesso.
Sabe quando você é criança e pede aos seus pais que comprem algo, eles falam que não têm dinheiro e você soluciona isso com “é só fazer um cheque” ou “é só passar no cartão”?
Difícil explicar isso pra criança né?
Mesma coisa com isso aqui. Evidência de jardim de infância. +
O gráfico multiplica os valores de p dos estudos e chega à conclusão de que há uma chance em 910 bilhões de que 148 estudos + sejam falsos.
Bem, vamos lá tentar explicar pra uma criança o que é inflação…
Ou “por que 148 estudos mostrando que lixo é ouro não fazem do lixo, ouro”.
Em primeiro lugar: nenhum desses ditos 148 estudos positivos tem força suficiente para confirmar uma hipótese. Não é número de estudos, mas a força deles. Tenho sempre falado aqui: todos os estudos randomizados, controlados e cegos que testaram a HCQ falharam.
Certa vez fui interpelado aqui no twitter por uma pergunta ao mesmo tempo ingênua e extremamente reflexiva. O seguidor perguntou: “por que cardiologistas morrem do coração?”.
Então fiz esse fio para falar sobre como lidar com as expectativas irrealistas de pacientes.
Certamente, não é uma dúvida só dele. Seccionando a questão, ficaria assim: (a) Se vocês sabem fazer a prevenção, (b) se vocês têm terapias que comprovadamente salvam vidas , por que morrem mesmo assim?
Bem, a verdade é que (e isso não se aplica só à cardiologia):
a) Não sabemos inteiramente como fazer a prevenção. Algumas estratégias indicadas hoje são ineficazes, como mostram alguns estudos modernos. Os exames estão longe de serem acurados e tão são simples como “positivo” e “negativo”. Há exames “famosos” com > 90% de resultados falsos.
Eis que acordo com um presente: alguém me pergunta “qual a evidência que o tratamento precoce não funciona?”
A resposta óbvia (que não passa pela cabeça dele) é outra pergunta: qual a evidência que funciona?
Descontruindo, nesse fio, o tal “estudo do Pierre Kory” e a ivermectina.
Algumas considerações: 1. Por favor, parem de inverter o ônus da prova. É tão simples: se não há evidência de benefício, não peçam evidência de falta de benefício. Não é assim que ciência funciona. 2. Não ache que sabe interpretar evidências por saber que p < 0,05 é significativo
O que é o “estudo” (entre aspas) do Pierre Kory? R: uma tentativa falha de fazer uma revisão sistemática. Por que falha?
Porque, como o nome diz, revisões sistemáticas devem sistematizar a maneira como se incluem estudos nessa revisão.
É um pressuposto de revisões sérias.
Existência do Papai Noel (ou “pai natal”, para meus amigos portugueses) baseada em Evidências, a thread.
Numa manhã de 25 de Dezembro, acordei e corri para a árvore de Natal pra flagrar um presente pra mim: era um bonequinho dos Power Rangers - o branco.
Qual a probabilidade que aquele incrível presente tenha mesmo sido deixado pelo Papai Noel?
Aos meus sete anos, assumiria a probabilidade pré-teste de o Papai Noel realmente existir como de 95% (algo que pode até se chamar de “plausibilidade extrema”).
A chance de que, na verdade, a minha mãe tenha deixado lá os presentes, eu dei como apenas 5%.