Wissenschaft falsch verstanden: Wie die Covid-Epoche das Verständnis zerstörte

„Vertraue der Wissenschaft“ und „Folge der Wissenschaft“ waren Mantras, die unaufhörlich über den Äther der Medien, in gedruckter Form und im Fernsehen wiederholt wurden Internet von ausgewählten Wissenschaftlern, Politikern und Journalisten seit fast drei Jahren, aber haben diese Behauptungen politische Gewinne mit wissenschaftlichem Fortschritt verwechselt? Mit anderen Worten, stellen diese Pandemie-Schlagworte eine solide wissenschaftliche Argumentation dar oder sind sie das Produkt falscher Vorstellungen über den akzeptierten Weg der wissenschaftlichen Forschung?

Das größere Problem ist, dass die Verwendung dieser Schlagworte tieferen wissenschaftlichen Missverständnissen in Bezug darauf zugrunde liegen kann, wie Forschung funktioniert und funktionieren sollte. Ich diskutiere drei solcher potenzieller Missverständnisse der Wissenschaft und erkläre ihre Beziehung zur aktuellen Pandemie. 

Missverständnis Nr. 1: Die Wissenschaft sagt Ihnen, was zu tun ist

Der Kern von „Follow the science“ ist die Idee, dass wissenschaftliche Forschung Menschen anweist, wie sie angesichts der resultierenden Daten eines Experiments vorgehen sollen – wenn X gefunden wird, dann müssen Sie für Y. Gabrielle Bauer tun Brownstone-Institut diskutiert diesen Denkfehler und konzentriert sich hauptsächlich auf die Tatsache, dass Menschen und nicht Viren oder Forschungsergebnisse Entscheidungen treffen und dass diese Entscheidungen auf Werten beruhen. Aber man kann sagen, dass die Wissenschaft Daten liefert und diese Daten ein wesentlicher Bestandteil sind, um zu wissen, was zu tun ist; Daher sagt die Wissenschaft den Menschen, wie sie handeln sollen. 

Obwohl die Wissenschaft Daten liefert und ja, es für persönliche und politische Entscheidungen sinnvoll ist, „datengesteuert“ zu sein, folgt daraus nicht, dass die Daten allein mich oder Sie oder irgendjemanden anweisen, auf die eine oder andere Weise zu handeln. Wenn Sie wissen, dass es draußen regnet, sagt Ihnen diese Tatsache allein: Bringen Sie einen Regenschirm mit, tragen Sie einen Regenmantel, ziehen Sie Galoschen an, alles oben Genannte, nichts davon?

Fakten im Vakuum sind keine Handlungsanweisungen; Vielmehr informieren sie uns darüber, was angesichts unserer Überzeugungen und Werte vorzuziehen ist. Wenn es Ihnen nichts ausmacht, bei Ihrem morgendlichen Lauf nass zu werden, wird sich Ihr Outfit höchstwahrscheinlich von jemandem unterscheiden, der Angst vor Wasserschäden an seiner Kleidung hat. In beiden Fällen wissen die Menschen genau dasselbe – es regnet – aber sie kommen nicht zu dem gleichen Schluss. Denn Daten geben keine Befehle; es informiert und bietet eine Orientierungsgrundlage. 

Da Daten – die während der wissenschaftlichen Forschung gewonnen werden – die Entscheidungsfindung beeinflussen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die mit der Entscheidungsfindung beauftragten Parteien über qualitativ hochwertige wissenschaftliche Daten verfügen, die sie verwenden können. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, relevante Parteien in die Forschung als Teilnehmer einzubeziehen. Wenn relevante Parteien nicht in die Forschung einbezogen werden, sind die gewonnenen Daten für sie von begrenztem Nutzen. Die Wirksamkeitsstudien der Phase III zu Covid-19 sind ein typisches Beispiel. Das BNT162b2 und mRNA-1273 Studien schlossen schwangere und stillende Frauen aus; Daher gab es für diese Personen keine wissenschaftlichen Beweise, anhand derer sie ihre Entscheidung für oder gegen eine Impfung treffen konnten – keine Daten zur Wirksamkeit oder Sicherheit des Impfstoffs. 

Harriette Van Spall, im Europäisches Herz Journal, hat kommentiert, dass dieser Schritt ungerechtfertigt war, da es keine Beweise dafür gab, dass die Impfstoffe schwangeren Frauen oder ihrem Kind übermäßigen Schaden zufügen würden. Was noch dazu kommt Es wurden Studien begann auch zu zeigen, dass schwangere Frauen einem höheren Risiko für schweres Covid-19 ausgesetzt waren als nicht schwangere Personen im gleichen Alter; Das heißt, wenn irgendeine Gruppe wissenschaftliche Daten zur Wirksamkeit von Impfungen benötigt, dann sind es diejenigen mit dem höchsten Risiko für negative Folgen. 

Aktuelle Daten von Hanna und Kollegen veröffentlicht in JAMA Pediatrics zeigten, dass ungefähr 45 % der Teilnehmerinnen Muttermilchproben zur Verfügung stellten, die Impfstoff-mRNA enthielten – es ist möglich, dass schwangere und stillende Frauen davon profitiert hätten, dies zu wissen, bevor sie sich für oder gegen eine Impfung entschieden hätten. 

„Der Wissenschaft zu folgen“ sollte dann den Glauben beinhalten, dass wissenschaftliche Forschung einen in Bezug auf ein bestimmtes Thema informieren und einem nicht sagen sollte, was zu tun ist – da sie dies nicht kann. Die Wissenschaft liefert Fakten und Zahlen, keine Anweisungen oder Befehle. Da die Forschung Fakten liefert, ist es von grundlegender Bedeutung, dass diese Fakten für Personen gelten, die Entscheidungen treffen, und es wird äußerst schwierig zu wissen, ob man beispielsweise impfen soll oder nicht, wenn die demografische Gruppe, zu der man gehört, von der Teilnahme ausgeschlossen wird – wodurch die Daten nicht anwendbar sind. Es ist schwierig, „Follow the science“ zu verbreiten, wenn relevante demografische Daten nicht in der Wissenschaft enthalten sind. Was genau sollen diese Personen befolgen? 

Missverständnis Nr. 2: Wissenschaft ist wertfrei

Ein weiteres mögliches Missverständnis in Bezug auf wissenschaftliche Untersuchungen besteht darin, dass Forscher ihre Werte und Verhaltensweisen offen lassen wertfrei Forschung. In wissenschaftlichen Umgebungen wurde diese Position, die oft als das wertfreie Ideal bezeichnet wird, als unhaltbar bezeichnet, da Werte in verschiedenen Schritten der wissenschaftlichen Methode vorkommen.

Ein kanonisches Beispiel stammt aus dem Buch von Thomas Kuhn Die Struktur der wissenschaftlichen Revolutionen, wo er argumentiert, dass weit mehr als nur wissenschaftliche Beweise verwendet werden, um Forscher dazu zu bringen, eine Theorie einer anderen vorzuziehen. Ein zeitgenössischeres Beispiel ist das von Heather Douglas in ihrem Buch Wissenschaft, Politik und das wertfreie Ideal wo sie argumentiert, dass soziale und ethische Werte bei der Produktion und Verbreitung von Wissenschaft eine Rolle spielen. 

Die frühere Debatte unter Gelehrten drehte sich darum, ob Werte in der Wissenschaft existieren sollten, aber die aktuellere Debatte dreht sich darum, welche Arten von Werten existieren sollten. Kuhn und Ansichten wie seine behaupten, dass Wahrheitssuche oder erkenntnistheoretische Werte eine Rolle spielen sollten: jene Werte, die dabei helfen, die Daten zu verstehen und geeignete Schlussfolgerungen zu ziehen. Während Douglas und ähnliche Ansichten behaupten, dass zusätzliche Werte wie ethische Bedenken auch Teil der Wissenschaft sein sollten. Ungeachtet dessen bleibt es derzeit eine unanfechtbare Position, zu dem Schluss zu kommen, dass Werte – wie auch immer sie ausgelegt werden – Teil der Wissenschaft sind und sein sollten. Dies wirkt sich zwangsläufig darauf aus, was und wie Wissenschaft gemacht wird. 

Ein Grund, warum Individuen davon ausgehen, dass Werte nicht in die Wissenschaft gehören, liegt darin, dass Forschung objektiv und außerhalb des Einflussbereichs der subjektiven Überzeugungen eines Individuums sein sollte – im Wesentlichen sollten Wissenschaftler einen Blick aus dem Nichts haben. Diese Argumentation gerät jedoch in Schwierigkeiten, sobald sie die Station verlässt. Lassen Sie uns in der Forschung zu diesem Thema nach Inspiration suchen.

Für Laien potenziell unbemerkt, haben Forscher die Kontrolle darüber, was sie studieren, wie sie es studieren, wie die resultierenden Daten gesammelt und analysiert werden und wie die empirischen Ergebnisse berichtet werden. Tatsächlich wurde ein Artikel von Wicherts und Kollegen in veröffentlicht Frontiers in Psychology beschreibt 34 Freiheitsgrade (Bereiche innerhalb der Forschung), die Forscher beliebig manipulieren können. Es hat sich auch gezeigt, dass diese Freiheitsgrade leicht ausgenutzt werden können – sollten sich die Forscher dafür entscheiden – von Simmons und Kollegen die zwei Scheinexperimente durchführten, in denen sie zeigten, dass wirklich alberne Hypothesen durch Beweise gestützt werden können, wenn das Experiment auf eine bestimmte Weise durchgeführt wird.

Es hat sich auch gezeigt, dass man Sternzeichen spielt eine Rolle für die eigene Gesundheit – aber das resultierte natürlich aus der Ausnutzung von Freiheitsgraden, nämlich dem Testen mehrerer, nicht vorgegebener Hypothesen. Das Erzielen bestimmter Ergebnisse ist möglicherweise keine Funktion wissenschaftlicher Untersuchungen, sondern basiert möglicherweise eher auf den Werten, die Forscher in ihre Untersuchung einfließen lassen. 

Das mag alles schön und gut sein, aber wie genau wirken sich Werte auf die Freiheitsgrade der Forscher aus – jene Aspekte des Experimentierens unter der Kontrolle der Forscher? Stellen Sie sich für den Anfang vor, Sie wären ein Wissenschaftler. Sie müssen sich zunächst überlegen, was Sie recherchieren möchten. Sie können ein Thema auswählen, das Sie interessiert und das aktuelle Verständnis des Themas erweitern würde. Aber vielleicht zieht es Sie zu einem Thema, das das Wohlergehen anderer betrifft, weil Sie Wert darauf legen, Menschen in Not zu helfen.

Ob Sie sich für das erstere oder das letztere Thema entschieden haben, Sie haben dies aus Gründen der Werte, der Erkenntnistheorie – der Schaffung von Wissen oder der Ethik – das Richtige zu tun, getan. Die gleiche Art von Argumentation wird sich darauf beziehen, an wem das Experiment durchgeführt wird, wie das Experiment abläuft, welche Daten gesammelt werden, wie die Daten analysiert werden und was/wie die Daten gemeldet werden. 

Ein typisches Beispiel ist der Ausschluss kleiner Kinder aus einigen Phase-III-Impfstoffstudien: Personen unter 18 Jahren wurden ausgeschlossen. Ein Grund dafür könnte sein, dass die Forscher Grund zu der Annahme hatten, dass Kinder einem übermäßigen Schadensrisiko ausgesetzt wären, wenn sie einbezogen würden. Der ethische Wert der Schadensverhütung wurde priorisiert und der epistemische Wert des Lernens, wie wirksam die Impfstoffe bei Kindern sein würden, ausgeschlossen. Diese Argumentation kann auch für den Ausschluss von schwangeren und stillenden Frauen sowie von immungeschwächten Personen gelten. 

Auch in der Wahl der Endpunkte in den Impfstoffversuchen zeigen sich Werte. Laut Peter Doshi im British Medical Junseral, war der primäre Endpunkt – um dessen Verständnis es den Forschern in erster Linie ging – für die Phase-III-Studien die Prävention symptomatischer Infektionen. Wichtig ist, dass die Übertragung des Virus – von Geimpften zu Geimpften oder von Ungeimpften zu Ungeimpften oder von Geimpften zu Ungeimpften oder von Ungeimpften zu Geimpften – in diesen Studien nicht untersucht wurde. 

Kürzlich wurde gezeigt, dass Janine klein, President of Developed Markets, Pfizer, kommentierte, dass der Pfizer-Impfstoff nicht auf das Stoppen der Übertragung getestet wurde, bevor er auf den Markt gebracht wurde. Seit die Impfstoffe auf den Markt gekommen sind, zeigen Beweise, dass sie die Übertragung anscheinend nicht stoppen, da die Viruslast, die sich sowohl bei geimpften als auch bei ungeimpften Personen ansammeln kann, ähnlich ist, wie in entdeckt Nature Medicine. Sogar in der veröffentlichte Forschung New England Journal von Medikine die zeigt, dass die Impfung die Übertragung verringert, berichtet, dass diese Verringerung bis 12 Wochen nach der Impfung abnimmt, wo die Übertragung ähnlich der ungeimpften wird. 

Einmal mehr können wir sehen, dass die Entscheidung, zu untersuchen, ob die Impfstoffe eine Übertragung, den Tod, einen Krankenhausaufenthalt oder eine akute Infektion verhindern, bei denjenigen liegt, die die Studie durchführen, und dass diese Entscheidungen tendenziell auf Werten beruhen. Small bemerkte zum Beispiel, dass Pfizer „mit der Geschwindigkeit der Wissenschaft voranschreiten muss, um zu verstehen, was auf dem Markt vor sich geht“. Daher könnten Werte, die sich aus der Kapitalisierung eines jungfräulichen Marktes ergeben, die Forschung dazu veranlasst haben, sich auf die Endpunkte zu konzentrieren, die sie durchgeführt hat. 

Die Wissenschaft, die während Covid-19 durchgeführt wurde, hatte oft ein praktisches Endziel. Typischerweise bedeutete dies, der Öffentlichkeit Ratschläge oder ein Produkt zur Verfügung zu stellen, um bei der Bekämpfung des Virus zu helfen. Die Kehrseite davon ist, dass sich die Forschung ziemlich schnell entwickelt hat, möglicherweise weil die Geschwindigkeit von Informationen und hilfreichen Produkten sehr geschätzt wurde. Zum Beispiel die BNT162b2 und mRNA-1273 Phase-III-Studien hatten eine anfängliche Nachbeobachtungszeit von etwa zwei Monaten, aber beide Studien gaben an, dass eine fortlaufende Nachbeobachtung von zwei Jahren geplant war. Zwei Jahre und nicht zwei Monate entsprechen eher den Leitlinien der FDA zu dieser Frage, nämlich dass Phase-III-Studien ein bis vier Jahre dauern sollten, um die Wirksamkeit und Nebenwirkungen festzustellen. Diese Schnelligkeit wurde möglicherweise priorisiert, weil die Menschen wirklich von einem schnellen Zugriff hätten profitieren können. Diese Schnelligkeit hätte jedoch auch aus Gründen des finanziellen Gewinns oder anderer weniger ethischer Grundlagen priorisiert werden können. 

Ungeachtet der Gründe für das Forschungstempo, die untersuchten Variablen und die ausgeschlossenen demografischen Merkmale sollte klar sein, dass die Wissenschaft – im Guten wie im Schlechten – persönliche Werte enthält. Dies bedeutet, dass sowohl die Wissenschaftler als auch diejenigen, die „der Wissenschaft folgen“, wertebasierte Entscheidungen treffen, wie „datengetrieben“ solche Entscheidungen auch sein mögen. Das heißt, die durchgeführte Forschung ist nicht objektiv, sondern enthält von Forschern gehaltene, subjektive Werte. 

Missverständnis Nr. 3: Wissenschaft ist unvoreingenommen

Während der Pandemie habe ich einzelne laut sagen hören, dass Laien „der Wissenschaft vertrauen“ müssen, was ich immer wieder seltsam finde, wenn man bedenkt, dass die Landschaft der wissenschaftlichen Literatur bemerkenswert gespalten ist. Also, welcher Wissenschaft soll ich oder sonst jemand von ganzem Herzen vertrauen? In einem pointierten Artikel von Naomi Oreskes in Scientific American, erklärt sie, dass Wissenschaft ein „Prozess des Lernens und Entdeckens“ sei. Im weiteren Sinne bewegt sich dieser Prozess in Anfällen und Anfängen und ist in seinem Fortschreiten nicht linear, sondern bewegt sich hin und her und verlässt sich manchmal auf unerwartete Aha-Momente.

Oreskes' wichtigster Punkt ist, dass diejenigen, die behaupten, dass „Wissenschaft Recht hat“, falsch liegen, weil sie grundlegend missverstehen, wie Wissenschaft funktioniert. Eine Studie „beweist“ gar nichts, und politisierte Wissenschaft ist nicht wahr, weil sie von den Mächtigen sensationell gemacht wird. Daraus folgt, dass, wenn Skepsis der richtige Weg ist, um wissenschaftlichen Beweisen zu begegnen, die Menschen kaum dafür gescholten werden sollten, dass sie „der Wissenschaft nicht vertrauen“, da dies die richtige Einstellung ist. 

Dies kündigt mein Missverständnis Nr. 3 an, weil Personen, die mit „Vertraue der Wissenschaft“ werben, anscheinend glauben, dass die Wissenschaft und ihre Präsentation unvoreingenommen sind. Die Realität ist, dass die Wissenschaft oft einen Wirbel von widersprüchlichen Experten mit sich bringt, von denen einige erklären, dass Theorie X der Theorie Y überlegen ist, während andere beklagen, dass das Gegenteil der Fall ist. Das Ergebnis ist, dass zusätzliche empirische Arbeit erforderlich ist, um die Details jeder Theorie auszubügeln und – experimentell und logisch – zu zeigen, warum eine Theorie wirklich überlegen ist. Voreingenommenheit kann jedoch auf zwei Ebenen in diesen Prozess eindringen: Forscher können wissentlich oder unwissentlich Experimente konstruieren, die darauf abzielen, eine Hypothese zu begünstigen oder eine andere Hypothese zu entwerten; es kann auch in die Präsentation der Wissenschaft einfließen – wo eine Seite der Debatte so präsentiert wird, als ob es keine Debatte gäbe. 

In Bezug auf die erste Ebene der Verzerrung, die der Forschung selbst, stammen die ergreifendsten Beispiele aus Finanzierungsquellen, wo in mehreren Bereichen festgestellt wurde, dass von der Industrie gesponserte Studien tendenziell günstigere Ergebnisse liefern. Zum Beispiel eine Analyse, die in veröffentlicht wurde Intensivmedizin Die von Lundh und Kollegen durchgeführten Studien kamen zu dem Schluss: „Von Herstellerunternehmen gesponserte Arzneimittel- und Gerätestudien haben günstigere Wirksamkeitsergebnisse und Schlussfolgerungen als Studien, die von anderen Quellen gesponsert wurden.“

Ähnlich einer Studie, die in veröffentlicht wurde JAMA Innere Medizin zeigten, dass von der Industrie gesponserte Studien über Zucker (Saccharose) seine Rolle bei der koronaren Herzkrankheit herunterspielten und Fett und Cholesterin als verantwortlich herausstellten. Die Autoren gehen sogar so weit zu sagen: „Politische Entscheidungsgremien sollten erwägen, von der Lebensmittelindustrie finanzierte Studien weniger Gewicht zu geben“ und sich stattdessen auf andere Forschungen zu konzentrieren, die die Wirkung von zugesetztem Zucker auf Herzerkrankungen ernst nehmen. 

Dies mag ein naheliegender Punkt sein, dass diejenigen, die ein finanzielles Interesse am Ergebnis einer Studie haben, Dinge tun können, um ein positives Ergebnis sicherzustellen, aber so offensichtlich dieser Punkt auch ist, es gibt Forschungsergebnisse, die ihn untermauern. Genauer gesagt, wenn es so offensichtlich ist, wie kann es dann sein, dass, wenn Milliarden von Dollar auf dem Spiel stehen, die Pharmaunternehmen, die um Impfstoffe und antivirale Marktplätze wetteifern, möglicherweise nichts tun, um die Ergebnisse zu verfälschen?

Eine mögliche Quelle für Verzerrungen in der Phase-III-Impfstoffstudie von Pfizer wurde von Brook Jackson erklärt, der dies sagte British Medical Junseral über die Fehler der Ventavia Research Group, die mit der Prüfung des Impfstoffs beauftragt war. Laut Jackson gehörten zu den Fehlern unter anderem: „Fehlende rechtzeitige Nachsorge bei Patienten, bei denen Nebenwirkungen aufgetreten sind“, „Impfstoffe werden nicht bei den richtigen Temperaturen gelagert“ und „Falsch gekennzeichnete Laborproben“. Offensichtliche Fehler bei der Durchführung von Forschungsarbeiten können die Ergebnisse verfälschen, da die erhaltenen Daten möglicherweise die gemachten Fehler und nicht die Auswirkungen der untersuchten Variablen widerspiegeln. 

Ein weiteres Beispiel für potenzielle Verzerrungen ist die Verwendung bestimmter statistischer Maße gegenüber anderen. Laut Olliaro und Kollegen in einem Artikel, der in veröffentlicht wurde Die Lancet-Mikrobe Die Impfstoffversuche verwendeten eine relative Risikominderung, die den Impfstoffen gute Noten für die Wirksamkeit gab. Hätten sie jedoch die absolute Risikominderung verwendet, wäre der gemessene Effekt weit geringer ausgefallen.

Beispielsweise stellen die Autoren die „relativen Risikominderungen von 95 % für den Pfizer-BioNTech-, 94 % für den Moderna-NIH-, 91 % für den Gamaleya-, 67 % für den J&J- und 67 % für den AstraZeneca-Oxford-Impfstoff fest. ” Und wenn eine absolute Risikominderung verwendet wird, sinkt die Wirksamkeit erheblich, „1.3 % für die AstraZeneca-Oxford-, 1.2 % für die Moderna-NIH-, 1.2 % für die J&J-, 0.93 % für die Gamaleya- und 0.84 % für die Pfizer-BioNTech-Impfstoffe .“ 

Zusätzlich zu den Vorurteilen, die während der empirischen Forschung eingeführt werden können, gibt es Vorurteile, die aufgrund der Darstellung der Wissenschaft durch Medien, Wissenschaftler und Politiker auftreten können. Trotz der Tatsache, dass die wissenschaftliche Literatur nicht geordnet ist, suchen sich Außenstehende – möglicherweise mit Hilfe von Forschern – empirische Informationen aus, um sie der Öffentlichkeit zu präsentieren. Diese Methode ermöglicht es denjenigen, die die Informationen auswählen, ein Bild zu malen, das zu einer bestimmten Erzählung passt und nicht zur tatsächlichen wissenschaftlichen Landschaft. Wichtig ist, dass diese Vielfalt an Vorurteilen den Anschein erweckt, als ob die Forschung endgültig ist; Dies festigt die Idee des „Vertrauens auf die Wissenschaft“ weiter. 

Ein typisches Beispiel ist die unterschiedliche Art und Weise, wie Regierungen Impfauffrischungsprogramme handhaben. Das CDC in den Vereinigten Staaten empfiehlt, dass Personen ab fünf Jahren eine Auffrischungsimpfung erhalten sollten, wenn ihre letzte Impfung mindestens zwei Monate zurückliegt. Ebenso im Kanada Es wird unter bestimmten Umständen empfohlen, dass Personen drei Monate nach ihrer letzten Impfung eine Auffrischungsimpfung erhalten.

Diese Empfehlungen stehen in krassem Gegensatz zu denen von Dänemark wo die Empfehlung lautet: „Das Risiko, an Covid-19 schwer zu erkranken, steigt mit dem Alter. Daher wird Personen, die das 50. Lebensjahr vollendet haben, und besonders gefährdeten Personen eine Impfung angeboten.“ Diese Länder haben Zugang zu den gleichen Daten, haben sich aber dafür entschieden, zu gegensätzlichen Empfehlungen für ihre Bürger zu kommen – die alle angeblich auf wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen. 

Darüber hinaus kann der Slogan „Sicher und wirksam“ in Bezug auf zugelassene Covid-19-Impfstoffe auch ein Beispiel für Voreingenommenheit bei der Präsentation von Forschungsergebnissen sein, da eine Gruppe kanadischer Wissenschaftler kürzlich einen verfasst hat Brief an den Chief Public Health Officer von Kanada und den Gesundheitsminister mit der Bitte um mehr Transparenz in Bezug auf die Risiken und Ungewissheiten der Impfung.

Im Wesentlichen macht der Brief klar, dass diese Wissenschaftler glauben, dass die kanadische Regierung die kanadischen Bürger nicht richtig informiert hat. Trotz dieser Unterstellung, Health Canada heißt es: „Alle in Kanada zugelassenen COVID-19-Impfstoffe sind nachweislich sicher, wirksam und von hoher Qualität“ (fett im Original), und südlich der Grenze die CDC stellt fest, dass „COVID-19-Impfstoffe sind sicher und effektiv“ (fett im Original). Zumindest einige Wissenschaftler glauben, dass ein zusätzlicher wissenschaftlicher Diskurs notwendig ist, um sicherzustellen, dass die Bürger angemessen informiert und nicht voreingenommen sind, aber die Nachrichten, die die Bürger derzeit erhalten, spiegeln dies nicht wider. 

Ein weiteres Beispiel ist die Übertragung. Es wurde von der gemeldet CBC dass Impfstoffe tatsächlich eine Übertragung verhindern, aber wie bereits erwähnt, ist dies nicht der Fall. Faszinierender ist, dass Forscher ungefähr zu der Zeit, als die Impfstoffe auf den Markt kamen, die Theorie aufstellten, dass es allein aufgrund der Wirkmechanismen unwahrscheinlich wäre, dass die Impfstoffe verhindern könnten Übertragung. 

Wissenschaft, ihre Praxis und Verbreitung haben das Potenzial, dass jederzeit Voreingenommenheit einsickern kann, und es wäre ein Fehler, wie Oreskes betonte, anzunehmen, dass die Wissenschaft aufgrund ihrer Vorgehensweise oder der Beteiligten oder Präsentationen korrekt ist die Ergebnisse. Trotz solcher Behauptungen hat die Covid-19-Pandemie zusammen mit dem Slogan „Vertraue der Wissenschaft“ die gewünschte Perspektive von einer gesunden Skepsis zu blinder Akzeptanz verändert. Eine solche unkritische Akzeptanz jeglicher Daten, ganz zu schweigen von der Forschung, die mit „Wissenschaftsgeschwindigkeit“ stattfindet, sollte zu denken geben. Die Wissenschaft kommt voran, wenn Einwände erhoben und Hypothesen feinjustiert werden, nicht wenn eine Einigung erfolgt, nur weil eine Autorität es so angeordnet hat. 

Missverständnisse erkennen

Die Missverständnisse stellen mögliche Wege dar, wie Einzelpersonen die wissenschaftliche Forschung und ihre Verwendung während der Pandemie falsch betrachtet haben, und spiegeln die verwendeten Mantras sowie die Präsentation und Geschwindigkeit von Entdeckungen wider. Die Anerkennung dieser Missverständnisse sollte eine solidere Grundlage bieten, um die Wahrhaftigkeit wissenschaftlicher Behauptungen, die Notwendigkeit von Slogans und die Strenge wissenschaftlicher Forschung zu beurteilen. Informiert zu sein sollte die bevorzugte Methode sein, um diese Pandemie zu überstehen und zu beenden, aber informiert zu sein erfordert die Erkenntnis von Missverständnissen und das Know-how, anders zu denken.