Wetenschap verkeerd opgevat: hoe het Covid-tijdperk het begrip vernietigde

"Vertrouw op de wetenschap" en "Volg de wetenschap" zijn mantra's die onophoudelijk worden herhaald in de media, in print en op de internet al bijna drie jaar door geselecteerde wetenschappers, politici en journalisten, maar hebben deze beweringen politiek gewin verward met wetenschappelijke vooruitgang? Met andere woorden, vertegenwoordigen deze pandemische modewoorden een degelijke wetenschappelijke redenering of zijn ze het product van misvattingen over de geaccepteerde weg van wetenschappelijk onderzoek?

Het grotere probleem is dat het gebruik van deze modewoorden mogelijk ten grondslag ligt aan diepere wetenschappelijke misvattingen met betrekking tot hoe onderzoek werkt en zou moeten werken. Ik bespreek drie van dergelijke mogelijke misvattingen over wetenschap en leg hun relatie tot de huidige pandemie uit. 

Misvatting #1: Wetenschap vertelt je wat je moet doen

De kern van "Volg de wetenschap" is het idee dat wetenschappelijk onderzoek mensen instrueert hoe ze moeten handelen, gegeven de resulterende gegevens van een experiment - als X wordt gevonden, dan moet je Y. Gabrielle Bauer doen voor Brownstone Instituut bespreekt deze bedrieglijke redenering die zich voornamelijk richt op het feit dat mensen, en niet virussen of onderzoeksresultaten, beslissingen nemen en dat die beslissingen gebaseerd zijn op waarden. Maar je zou kunnen zeggen dat de wetenschap data levert en dat data een integraal onderdeel is van het weten wat je moet doen; daarom vertelt de wetenschap mensen hoe ze moeten handelen. 

Hoewel de wetenschap data levert en ja, het is logisch dat persoonlijke en politieke besluitvorming 'datagedreven' is, volgt hieruit niet dat de data alleen mij of jou of iemand anders instrueert om op de een of andere manier te handelen. Als je weet dat het buiten regent, zegt dit feit alleen je dan: neem een ​​paraplu mee, draag een regenjas, trek overschoenen aan, al het bovenstaande, geen van het bovenstaande?

Feiten in een vacuüm zijn geen instructies voor hoe te handelen; in plaats daarvan informeren ze ons over wat de voorkeur heeft gezien onze achtergrondovertuigingen en waarden. Als je het niet erg vindt om nat te worden tijdens je ochtendrit, dan zal je outfit waarschijnlijk verschillen van iemand die bang is voor waterschade aan zijn kleding. In beide gevallen weten de mensen precies hetzelfde – het regent – ​​maar komen niet tot dezelfde conclusie. Dit komt omdat data geen opdrachten geeft; het informeert en biedt een basis voor begeleiding. 

Omdat data – datgene wat wordt verkregen tijdens wetenschappelijk onderzoek – de besluitvorming ondersteunt, is het van vitaal belang dat partijen die belast zijn met het nemen van beslissingen beschikken over hoogwaardige wetenschappelijke data om te gebruiken. Dit kan onder meer door relevante partijen in het onderzoek als participant te betrekken. Wanneer relevante partijen niet in het onderzoek worden betrokken, zijn de verkregen gegevens voor hen van beperkt nut. De Covid-19 Fase III werkzaamheidsonderzoeken zijn daar een goed voorbeeld van. De BNT162b2 en mRNA-1273 proeven sloten zwangere vrouwen en vrouwen die borstvoeding gaven uit; dus voor deze personen was er geen wetenschappelijk bewijs dat ze konden gebruiken om hun beslissing te nemen om al dan niet te vaccineren - geen gegevens over de werkzaamheid of veiligheid van het vaccin. 

Harriette Van Spall, in de European Heart Journal, heeft opgemerkt dat deze stap ongerechtvaardigd was omdat er geen bewijs was om te suggereren dat de vaccins ongepaste schade zouden toebrengen aan zwangere vrouwen of hun kind. Wat meer is, is dat studies begon ook aan te tonen dat zwangere vrouwen een hoger risico liepen op ernstige Covid-19 dan niet-zwangere personen van dezelfde leeftijd; wat betekent dat als een groep wetenschappelijke gegevens over de werkzaamheid van vaccinatie nodig zou hebben, dit de groep zou zijn met het grootste risico op negatieve resultaten. 

Recente gegevens van Hanna en collega's gepubliceerd in JAMA Kindergeneeskunde toonde aan dat ongeveer 45% van de deelnemers moedermelkmonsters verstrekte die vaccin-mRNA bevatten - het is mogelijk dat zwangere vrouwen en vrouwen die borstvoeding geven er baat bij zouden hebben gehad om dit te weten voordat ze besloten te vaccineren of niet. 

"Volg de wetenschap" zou dan de overtuiging moeten inhouden dat wetenschappelijk onderzoek iemand moet informeren over een kwestie en niet moet zeggen wat hij moet doen - aangezien het dat niet kan. De wetenschap levert feiten en cijfers, geen instructies of bevelen. Aangezien onderzoek feiten oplevert, is het van fundamenteel belang dat die feiten van toepassing zijn op personen die beslissingen nemen en het wordt uiterst moeilijk om te weten of u bijvoorbeeld moet vaccineren of niet als de demografische groep waartoe u behoort uitgesloten is van deelname, waardoor de gegevens niet van toepassing zijn. Het is moeilijk om "Volg de wetenschap" te zeggen als relevante demografische gegevens niet in de wetenschap zijn opgenomen. Wat zijn deze personen precies bedoeld om te volgen? 

Misvatting #2: Wetenschap is waardevrij

Een andere mogelijke misvatting met betrekking tot wetenschappelijk onderzoek is dat onderzoekers hun waarden aan de deur laten en zich gedragen zonder waarde Onderzoek. In wetenschappelijke settings wordt beweerd dat deze positie, vaak aangeduid als het waardevrije ideaal, onhoudbaar is omdat waarden in verschillende stappen van de wetenschappelijke methode voorkomen.

Een canoniek voorbeeld komt uit het boek van Thomas Kuhn De structuur van wetenschappelijke revoluties, waar hij stelt dat veel meer dan alleen wetenschappelijk bewijs wordt gebruikt om onderzoekers ertoe aan te zetten de ene theorie boven de andere te onderschrijven. Een meer eigentijds voorbeeld is dat van Heather Douglas in haar boek Wetenschap, beleid en het waardevrije ideaal waar ze stelt dat sociale en ethische waarden een rol spelen bij de productie en verspreiding van wetenschap. 

Het vorige debat onder wetenschappers ging over de vraag of waarden in de wetenschap zouden moeten bestaan, maar het meer hedendaagse debat draait om wat voor soort waarden zouden moeten bestaan. Kuhn en opvattingen zoals de zijne beweren dat waarheidzoekende of epistemische waarden een rol zouden moeten spelen: die waarden die helpen bij het begrijpen van de gegevens en het kiezen van de juiste conclusies om te trekken. Terwijl Douglas en soortgelijke opvattingen stellen dat aanvullende waarden, zoals ethische overwegingen, ook een essentieel onderdeel van de wetenschap moeten zijn. Hoe dan ook, het blijft een momenteel onaantastbare positie om te concluderen dat waarden - hoe ze ook worden geïnterpreteerd - deel uitmaken van de wetenschap en dat zouden moeten zijn. Dit heeft noodzakelijkerwijs invloed op wat en hoe wetenschap wordt gedaan. 

Een reden waarom individuen kunnen aannemen dat waarden niet in de wetenschap thuishoren, is omdat onderzoek objectief zou moeten zijn en buiten het gezichtsveld van iemands subjectieve overtuigingen zou moeten vallen - in wezen zouden wetenschappers vanuit het niets een visie moeten hebben. Deze redenering komt echter in de problemen op het moment dat hij het station verlaat. Laten we eens kijken naar onderzoek naar het onderwerp voor inspiratie.

Mogelijk buiten medeweten van leken, hebben onderzoekers de controle over wat ze bestuderen, hoe ze het bestuderen, hoe de resulterende gegevens worden verzameld en geanalyseerd, en hoe de empirische resultaten worden gerapporteerd. In feite, een artikel van Wicherts en collega's gepubliceerd in Grenzen in de psychologie beschrijft 34 vrijheidsgraden (gebieden binnen onderzoek) die onderzoekers kunnen manipuleren zoals ze willen. Van deze vrijheidsgraden is ook aangetoond dat ze gemakkelijk kunnen worden misbruikt - mochten onderzoekers besluiten om - door Simmons en collega's die twee schijnexperimenten uitvoerden waarin ze aantoonden dat echt zinloze hypothesen door bewijs kunnen worden ondersteund als het experiment op een bepaalde manier wordt uitgevoerd.

Het is ook aangetoond dat iemands astrologisch teken speelt een rol bij iemands gezondheid – maar dit was natuurlijk het gevolg van de exploitatie van vrijheidsgraden, namelijk het testen van meerdere, niet-vooraf gespecificeerde hypothesen. Het verkrijgen van bepaalde resultaten is misschien geen functie van wetenschappelijk onderzoek, maar is mogelijk gebaseerd op de waarden die onderzoekers in hun onderzoek invoeren. 

Dit is misschien allemaal goed en wel, maar hoe beïnvloeden waarden precies de vrijheidsgraden van onderzoekers - die aspecten van experimenteren onder controle van de onderzoeker? Stel je om te beginnen voor dat je een wetenschapper bent. Je moet eerst bedenken wat je wilt onderzoeken. U kunt een onderwerp kiezen dat u interesseert en waarmee u uw huidige begrip van het onderwerp kunt vergroten. Maar je wordt misschien aangetrokken tot een onderwerp dat betrekking heeft op het welzijn van anderen, omdat je waarde hecht aan het helpen van mensen in nood.

Of je nu het eerste of het laatste onderwerp kiest, je hebt dit gedaan om redenen van waarden, epistemisch – kenniscreatie of ethisch – doen wat juist is. Dezelfde soort redenering zal bepalen op wie het experiment zal worden uitgevoerd, hoe het experiment zal verlopen, welke gegevens worden verzameld, hoe de gegevens worden geanalyseerd en wat/hoe de gegevens zullen worden gerapporteerd. 

Een voorbeeld hiervan is de uitsluiting van jonge kinderen van sommige fase III-vaccinonderzoeken: personen onder de 18 jaar werden uitgesloten. Een reden hiervoor kan zijn dat de onderzoekers reden hadden om aan te nemen dat kinderen een te groot risico lopen op schade als ze zouden worden opgenomen. De ethische waarde van het voorkomen van schade kreeg prioriteit boven de uitsluiting van de epistemische waarde van het leren hoe effectief de vaccins zouden zijn bij kinderen. Deze redenering kan ook van toepassing zijn op de uitsluiting van zwangere vrouwen en vrouwen die borstvoeding geven, evenals immuungecompromitteerde personen. 

Bovendien kunnen waarden ook worden gezien in de keuze van eindpunten in de vaccinonderzoeken. Volgens Peter Doshi in de Britse medische Jonzenaal, was het primaire eindpunt - wat de onderzoekers vooral wilden begrijpen - voor de fase III-onderzoeken preventie van symptomatische infectie. Belangrijk is dat de overdracht van het virus - van gevaccineerd naar gevaccineerd, of niet-gevaccineerd naar niet-gevaccineerd, of gevaccineerd naar niet-gevaccineerd, of niet-gevaccineerd naar gevaccineerd - in deze onderzoeken niet werd onderzocht. 

Onlangs Janine Klein, President van Ontwikkelde Markten, Pfizer merkte op dat het Pfizer-vaccin niet werd getest op het stoppen van de overdracht voordat het op de markt werd gebracht. Sinds de vaccins op de markt zijn gekomen, blijkt uit bewijs dat ze de overdracht niet lijken te stoppen, omdat de virale lading die zich kan ophopen bij zowel gevaccineerde als niet-gevaccineerde personen vergelijkbaar is, zoals ontdekt in Nature Medicine. Zelfs onderzoek gepubliceerd in de New England Dagboek van Mgeneeskrachtig waaruit blijkt dat vaccinatie de transmissie vermindert, meldt dat deze afname afneemt tot 12 weken na vaccinatie, waar transmissie vergelijkbaar wordt met die van niet-gevaccineerde. 

Eens te meer kunnen we zien dat de keuze om te onderzoeken of de vaccins overdracht, of overlijden, ziekenhuisopname of acute infectie voorkomen, aan degenen is die de proef uitvoeren, en dat deze beslissingen meestal gebaseerd zijn op waarden. Small merkte bijvoorbeeld op dat Pfizer "met de snelheid van de wetenschap moest gaan om te begrijpen wat er op de markt gebeurt". Waarden die voortkomen uit het kapitaliseren van een maagdelijke markt kunnen de reden zijn geweest voor het onderzoek om zich te concentreren op de eindpunten die het deed. 

De wetenschap die tijdens Covid-19 is bedreven, heeft vaak een praktisch einddoel gehad. Meestal betekende dit het geven van advies of een product aan het publiek om het virus te bestrijden. Het nadeel hiervan is dat het onderzoek vrij snel is gegaan, mogelijk omdat de snelheid van informatie en nuttige producten zeer gewaardeerd werd. bijvoorbeeld de BNT162b2 en mRNA-1273 Fase III-onderzoeken hadden een initiële follow-upperiode van ongeveer twee maanden, maar in beide onderzoeken stond dat een doorlopende follow-up van twee jaar was gepland. Twee jaar en niet twee maanden is meer afgestemd op de richtlijnen van de FDA over dit onderwerp, namelijk dat fase III-onderzoeken één tot vier jaar moeten duren om de werkzaamheid en bijwerkingen vast te stellen. Deze snelheid kan prioriteit hebben gekregen omdat mensen echt hadden kunnen profiteren van snelle toegang. Deze snelheid had echter ook prioriteit kunnen krijgen om redenen die voortvloeien uit financieel gewin of andere minder ethische grondslagen. 

Ongeacht de redenering voor het tempo van het onderzoek, de bestudeerde variabelen en de demografie buiten beschouwing gelaten, moet duidelijk zijn dat wetenschap - ten goede of ten kwade - persoonlijke waarden bevat. Dit betekent dat zowel de wetenschappers als degenen die "de wetenschap volgen" op waarde gebaseerde beslissingen nemen, hoe "datagedreven" dergelijke beslissingen ook worden gemaakt. Dat wil zeggen dat het onderzoek dat wordt gedaan niet objectief is, maar veeleer subjectieve waarden bevat die door de onderzoeker worden vastgehouden. 

Misvatting #3: Wetenschap is onbevooroordeeld

Gedurende de pandemie heb ik individuen luid horen zeggen dat leken "de wetenschap moeten vertrouwen", wat ik voortdurend vreemd vind, aangezien het landschap van de wetenschappelijke literatuur opmerkelijk verdeeld is. Dus welke wetenschap moet ik of iemand anders van ganser harte vertrouwen? In een puntig artikel van Naomi Oreskes in Scientific American, legt ze uit dat wetenschap een "proces van leren en ontdekken" is. Meer in het algemeen gaat dit proces met horten en stoten en verloopt niet lineair, maar gaat heen en weer en steunt soms op onverwachte eureka-momenten.

Het belangrijkste punt van Oreskes is dat degenen die beweren dat 'wetenschap gelijk heeft' het bij het verkeerde eind hebben omdat ze fundamenteel verkeerd begrijpen hoe wetenschap werkt. Eén studie 'bewijst' niets, en gepolitiseerde wetenschap is niet waar omdat ze sensationeel wordt gemaakt door de machthebbers. Hieruit volgt dat als scepticisme de juiste manier is om aan wetenschappelijk bewijs te voldoen, mensen nauwelijks moeten worden uitgescholden omdat ze niet "op de wetenschap vertrouwen", want dat is de juiste houding om aan te nemen. 

Dit luidt mijn misvatting #3 in, omdat personen die "Vertrouw op de wetenschap" lijken te geloven dat wetenschap en de presentatie ervan onbevooroordeeld zijn. De realiteit is dat de wetenschap vaak wervelingen met zich meebrengt van experts die het oneens zijn, sommigen die verklaren dat theorie X superieur is aan theorie Y, terwijl anderen klagen dat het tegenovergestelde waar is. Het resultaat is dat er aanvullend empirisch werk nodig is om de details van elke theorie glad te strijken en – experimenteel en logisch – aan te tonen waarom één theorie echt superieur is. Bias kan echter op twee niveaus in dit proces sijpelen: onderzoekers kunnen bewust of onbewust experimenten construeren die tot doel hebben een bepaalde hypothese te begunstigen of een andere hypothese te verslechteren; het kan ook een rol spelen in de presentatie van de wetenschap - waar de ene kant van het debat wordt gepresenteerd alsof er geen debat bestaat. 

Met betrekking tot het eerste niveau van vooringenomenheid, dat van het onderzoek zelf, komen de meest aangrijpende voorbeelden voort uit financieringsbronnen waar in meerdere domeinen is vastgesteld dat door de industrie gesponsorde onderzoeken doorgaans gunstigere resultaten opleveren. Een analyse gepubliceerd in bijvoorbeeld Intensieve geneeskunde uitgevoerd door Lundh en collega's concludeerden: "Drugs- en apparaatonderzoeken die worden gesponsord door productiebedrijven hebben gunstigere werkzaamheidsresultaten en conclusies dan onderzoeken die door andere bronnen worden gesponsord."

Evenzo blijkt uit een studie gepubliceerd in JAMA Interne Geneeskunde toonde aan dat door de industrie gesponsorde studies over suiker (sucrose) de rol ervan bij coronaire hartziekten bagatelliseerden en vet en cholesterol als verantwoordelijke aanmerkten. De auteurs gaan zelfs zo ver om te zeggen: "Beleidscommissies zouden moeten overwegen om minder gewicht toe te kennen aan door de voedingsindustrie gefinancierde studies", en zich in plaats daarvan richten op ander onderzoek dat het effect van toegevoegde suikers op hartziekten serieus neemt. 

Dit kan een voor de hand liggend punt zijn om te maken, dat degenen met een financieel belang bij de uitkomst van een onderzoek dingen kunnen doen om een ​​positief resultaat te verzekeren, maar hoe voor de hand liggend dit punt ook is, er is onderzoek om het te ondersteunen. Sterker nog, als het zo duidelijk is, hoe kan het dan zijn dat wanneer er miljarden dollars op het spel staan, de farmaceutische bedrijven die strijden om de markt voor vaccins en antivirale middelen, geen dingen doen om de resultaten te vertekenen?

Een mogelijke bron van vooringenomenheid in de fase III-vaccinstudie van Pfizer is verklaard door Brook Jackson, die de... Britse medische Jonzenaal over de fouten die zijn begaan door Ventavia Research Group, die belast was met het testen van het vaccin. Volgens Jackson omvatten enkele van de fouten: "Gebrek aan tijdige follow-up van patiënten die bijwerkingen ondervonden", "Vaccins worden niet bij de juiste temperatuur bewaard" en "verkeerd gelabelde laboratoriummonsters", onder andere. Regelrechte fouten bij het uitvoeren van onderzoek kunnen de resultaten vertekenen, omdat de verkregen gegevens mogelijk de gemaakte fouten weerspiegelen en niet de impact van bestudeerde variabelen. 

Een ander voorbeeld van mogelijke vertekening is het gebruik van bepaalde statistische maatregelen ten opzichte van andere. Volgens Olliaro en collega's in een artikel gepubliceerd in De Lancet Microbe de vaccinproeven maakten gebruik van relatieve risicovermindering die hoge cijfers gaf aan de vaccins voor werkzaamheid. Als ze echter absolute risicoreductie hadden gebruikt, zou het gemeten effect veel lager zijn geweest.

De auteurs noteren bijvoorbeeld de “relatieve risicoreducties van 95% voor de Pfizer-BioNTech, 94% voor de Moderna-NIH, 91% voor de Gamaleya, 67% voor de J&J en 67% voor de AstraZeneca-Oxford-vaccins. ” En wanneer absolute risicovermindering wordt gebruikt, daalt de werkzaamheid aanzienlijk: "1.3% voor de AstraZeneca-Oxford, 1.2% voor de Moderna-NIH, 1.2% voor de J&J, 0.93% voor de Gamaleya en 0.84% voor de Pfizer-BioNTech-vaccins .” 

Naast de bias die kan worden geïntroduceerd tijdens empirisch onderzoek, is er bias die kan optreden als gevolg van de representatie van wetenschap door media, wetenschappers en politici. Ondanks het feit dat de wetenschappelijke literatuur niet vaststaat, pikt de buitenstaander – eventueel met hulp van onderzoekers – empirische informatie op om deze aan het publiek te presenteren. Met deze methode kunnen degenen die de informatie selecteren, een beeld schetsen dat past bij een bepaald verhaal en niet bij het eigenlijke wetenschappelijke landschap. Van belang is dat door deze verscheidenheid aan vooringenomenheid het lijkt alsof het onderzoek definitief is; dit verankert het idee van "Vertrouw op de wetenschap". 

Een voorbeeld hiervan zijn de verschillende manieren waarop regeringen omgaan met vaccin-boosterprogramma's. De CDC in de Verenigde Staten beveelt aan dat mensen van vijf jaar en ouder een booster krijgen als hun laatste vaccinatie ten minste twee maanden eerder was. Evenzo, in Canada onder bepaalde omstandigheden wordt aanbevolen dat personen drie maanden na hun laatste vaccinatie een booster krijgen.

Deze aanbevelingen staan ​​in schril contrast met die van Denemarken waar de aanbeveling als volgt luidt: “Het risico om ernstig ziek te worden door covid-19 neemt toe met de leeftijd. Daarom krijgen mensen die de leeftijd van 50 jaar hebben bereikt en vooral kwetsbare mensen vaccinatie aangeboden.” Deze landen hebben toegang tot dezelfde gegevens, maar hebben ervoor gekozen om tot tegenstrijdige aanbevelingen voor hun burgers te komen - die allemaal zogenaamd gebaseerd zijn op de wetenschap. 

Bovendien kan de slogan "Veilig en effectief" met betrekking tot goedgekeurde Covid-19-vaccins ook een voorbeeld zijn van vooringenomenheid bij de presentatie van onderzoek, omdat een groep Canadese wetenschappers onlangs een letter aan de Chief Public Health Officer van Canada en de minister van Volksgezondheid met het verzoek om meer transparantie over de risico's en onzekerheden van vaccinatie.

In wezen maakt de brief duidelijk dat deze wetenschappers van mening zijn dat de Canadese regering de Canadese burgers niet naar behoren heeft geïnformeerd. Ondanks deze toerekening, Gezondheid Canada stelt: “Alle COVID-19-vaccins die zijn goedgekeurd in Canada zijn bewezen veilig, effectief en van hoge kwaliteit” (vet in origineel), en ten zuiden van de grens de CDC merkt op dat “COVID-19-vaccins veilig en effectief” (vet in origineel). Dan zijn er in ieder geval bepaalde wetenschappers van mening dat aanvullend wetenschappelijk discours nodig is om ervoor te zorgen dat burgers goed geïnformeerd en niet bevooroordeeld zijn, maar de berichten die momenteel door burgers worden ontvangen, weerspiegelen dit niet. 

Een ander voorbeeld is dat van transmissie. Het is gemeld door de CBC dat vaccins inderdaad overdracht voorkomen, maar zoals eerder vermeld is dit niet het geval. Meer intrigerend, rond de tijd dat de vaccins op de markt kwamen, theoretiseerden onderzoekers dat het simpelweg op basis van de werkingsmechanismen onwaarschijnlijk zou zijn dat de vaccins zouden kunnen voorkomen dat transmissie. 

Wetenschap, haar praktijk en verspreiding, heeft het potentieel om vooringenomenheid op elk moment binnen te sijpelen en het zou een vergissing zijn, zoals Oreskes opmerkte om aan te nemen dat wetenschap correct is vanwege de manier waarop het wordt gedaan of wie erbij betrokken was of wie heeft gepresenteerd de bevindingen. Ondanks dergelijke beweringen heeft de Covid-19-pandemie samen met de slogan "Vertrouw op de wetenschap" het gewenste perspectief veranderd van een gezond scepticisme in blinde acceptatie. Een dergelijke niet-kritische acceptatie van gegevens, laat staan ​​onderzoek dat plaatsvindt met "de snelheid van de wetenschap", zou een pauze moeten geven. De wetenschap gaat vooruit wanneer er bezwaren worden gemaakt en hypothesen worden verfijnd, niet wanneer er overeenstemming ontstaat, simpelweg omdat een autoriteit het zo heeft bepaald. 

Misvattingen herkennen

De misvattingen vertegenwoordigen mogelijke manieren waarop individuen wetenschappelijk onderzoek en het gebruik ervan tijdens de pandemie onjuist hebben bekeken en weerspiegelen de gebruikte mantra's, de presentatie en de snelheid van ontdekkingen. Erkenning van deze misvattingen zou een meer solide basis moeten bieden om de waarheid van wetenschappelijke beweringen, de noodzaak van slogans en de nauwkeurigheid van wetenschappelijk onderzoek te beoordelen. Geïnformeerd worden zou de voorkeursmethode moeten zijn om deze pandemie door te komen en te beëindigen, maar om geïnformeerd te worden vereist het besef van misvattingen en de knowhow om anders te denken.