014 Rencontres rapprochées de la première et deuxième espèce

Pour récapituler: L'erreur de type 1 consiste à sauter par erreur à la conclusion qu'une relation de cause à effet existe ("les parapluies causent la pluie"). L'erreur de type 2 consiste à ignorer une relation de cause à effet qui existe réellement (à défaut de trouver l'aiguille dans la botte de foin).

Une source importante d'erreur de type 1 provient d'une mauvaise utilisation des données du système de notification des effets indésirables des vaccins (VAERS). Rappelez-vous Mister Shady Broker, qui a seulement rapporté 50 des 800 sujets (ceux où il a deviné correctement)? C'est pareil ici. Le VAERS ne recueille pas d'informations sur les enfants vaccinés sans problèmes apparents et ne recueille pas d'informations sur les enfants qui développent un TSA même s'ils n'ont jamais reçu d'immunisation au cours de leur vie. Et il ne recueille pas d'informations sur les enfants qui régressent à d'autres moments de leur vie que de se faire vacciner. Néanmoins, il y a eu quelques aviseurs très importants qui ont mal utilisé les données du VAERS pour tenter de prouver que les immunisations déclenchent une régression autistique.

Nous savons également à partir des études de films à la maison que les caractéristiques autistiques peuvent être présentes bien avant que les parents ne le remarquent. (Voir le chapitre 4 de mon livre pour les références.) Ainsi, les affirmations des parents que leur enfant était «parfaitement normal» avant la vaccination ne peuvent être acceptées sans critique. Cela ne diminue en rien la crainte qu'une immunisation puisse avoir causé d'autres déficiences chez un enfant atteint d'une affection préexistante , mais il s'agit d'une question distincte.

Qu'en est-il de l'erreur de type 2?

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Pour tout facteur de risque donné et mauvais résultat, vous voulez savoir si un sujet particulier a été exposé au facteur de risque potentiel ou non, et nous voulons savoir si le sujet attrape la maladie ou non. Nous montrons cela dans ce qu'on appelle un «tableau deux par deux»:

Des études à l'échelle de la population (études de cohorte) vont «à travers» le tableau. Pour mener une étude de cohorte, nous devons connaître l'état d'exposition et les résultats pour tous les membres de la population (par exemple, «tous les enfants nés aux États-Unis en 2005» ou «tous les enfants de moins de 5 ans résidant actuellement à New York Ville"). Des études de cohortes ont prouvé que le risque de TSA et de TSA régressive à l'échelle de la population n'a pas changé lorsque le RRO a été introduit ou retiré dans divers pays industrialisés au cours des 20 dernières années.

Des études à l'échelle de la population montrent également que la prévalence des TSA a augmenté après l'élimination du thimérosal de la plupart des vaccins au début des années 1990. Voici le même chiffre que vous avez vu dans l'article 008, où nous avons discuté des changements dans la loi fédérale sur l'éducation et les révisions du DSM, seule cette version inclut une étoile pour montrer quand le thimérosal est sorti de la plupart des plans. À partir de ces données, nous pourrions faire valoir que le thimérosal empêche les TSA. Personne ne le pense vraiment, mais à tout le moins, les études de population semblent verser de l'eau froide sur l'argument selon lequel le thimérosal cause les TSA.

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Il y a toutefois un problème de capture: les études de cohorte sont utiles pour évaluer le risque de maladie après exposition à un facteur de risque donné – tant que le facteur de risque et la maladie sont suffisamment communs pour capturer un grand nombre de ou les individus affectés dans notre cohorte. Mais que faire si le facteur de risque ou le trouble sont rares? Si tel est le cas, alors nous pourrions ne pas ramasser assez d'enfants – même dans une grande cohorte – pour être capable de détecter le problème. (Il s'agit du dilemme PCU / ​​diète sodée: la diète soda est assez courante, mais la PCU est rare.) Y a-t-il un groupe d'enfants à risque unique de régression autistique à cause de l'immunisation? Hannah Poling, qui s'est détériorée après avoir reçu une immunisation, souffre d'un trouble métabolique sous-jacent. Ce trouble l'a-t-elle rendu particulièrement vulnérable au stress de la vaccination? Peut-être. Aurait-elle pu se détériorer de toute façon – peut-être après un événement «inoffensif» comme une maladie fébrile mineure (très fréquente chez les enfants atteints de troubles métaboliques)? Peut-être. Et la grande question: Pour les enfants comme Hannah, quel risque est le plus grand: obtenir les vaccinations, ou tomber malade avec les maladies elles-mêmes? Nous n'avons aucune idée. Et y a-t-il d'autres facteurs de risque potentiels (par exemple, des conditions immunologiques)? Nous ne savons pas.

C'est là que la méthodologie Case-Control est utile. Plutôt que de commencer avec une population entière d'enfants et de traverser le tableau 2 × 2, les études Case-Control commencent dans le coin inférieur gauche, avec des cas de maladie identifiée (par exemple, tous les enfants présentant un TSA régressif à l'hôpital universitaire). Les «cas» sont ensuite comparés aux contrôles appropriés (nous avons besoin de 3 groupes de contrôle: les enfants qui étaient sur le spectre dès la naissance, les enfants avec d'autres handicaps et les enfants en développement), en recherchant les différences métaboliques ou immunologiques entre les «cas» et les contrôles. Il serait également utile de regarder dans le groupe «Cas» au début de la régression par rapport au moment de la réception des vaccinations ainsi que d'autres facteurs de risque, tels que les rhumes, les maladies diarrhéiques, etc.) Ces données ne prouvent toujours pas -effet, mais au moins ils restreindraient la recherche à une plus petite partie de la botte de foin que les données de la cohorte, qui sont tout ce que nous devons faire pour le moment.

Pour l'instant, cependant, nous n'avons pas ces données. Alors, qu'est-ce qu'un parent est censé faire? Plus sur cela la prochaine fois.