Abstract

fundal

Studiile indică faptul că o fracțiune dintre profesioniștii din domeniul asistenței medicale cred într-un „efect lunar” - o presupusă corelație între fazele lunii Pământului și afacerile umane, cum ar fi natalitatea, pierderea de sânge sau fertilitatea.

Scop

Acest articol abordează unele dintre erorile metodologice și prejudecățile cognitive care pot explica tendința umană de a percepe un efect lunar acolo unde nu există.

Abordare

Acest articol trece în revistă standardele de bază ale dovezilor și, folosind un exemplu din literatura publicată, ilustrează modul în care ignorarea acestor standarde poate duce la concluzii eronate.

Constatări

Román, Soriano, Fuentes, Gálvez și Fernández (2004) au sugerat că numărul internărilor în spital legate de sângerările gastro-intestinale a fost cumva influențat de fazele lunii Pământului. Mai exact, autorii au susținut că rata internărilor în spital în unitatea lor de sângerare este mai mare în timpul lunii pline decât în ​​alte momente. Raportul lor conține o serie de defecte metodologice și statistice care le invalidează concluziile. Reanalizarea datelor lor cu proceduri adecvate nu arată nicio dovadă că luna plină influențează rata internărilor în spital, rezultat care este în concordanță cu numeroase studii și meta-analize peer-review. O revizuire a literaturii arată că ratele natalității sunt, de asemenea, necorelate cu fazele lunare.

Concluzii

Colectarea datelor și deficiențele analizei, precum și prejudecăți cognitive puternice, pot duce la concluzii eronate despre pretinsul efect lunar asupra afacerilor umane. Respectarea standardelor de bază ale dovezilor poate ajuta la evaluarea validității credințelor îndoielnice.

Numeroase studii au arătat absența unei influențe lunare asupra afacerilor umane, inclusiv accidente auto, internări în spitale, rezultate chirurgicale, rate de supraviețuire a cancerului, menstruație, nașteri, complicații la naștere, depresie, absenteism, comportament violent, sinucideri și omucideri (vezi Foster & Roenneberg, 2008, pentru o recenzie recentă). Metaanalizele a zeci de studii care se întind pe decenii arată că nu există niciun fundament pentru credința într-un efect lunar (Byrnes & Kelly, 1992; Martens, Kelly și Saklofske, 1988; Martin, Kelly și Saklofske, 1992; Rotton și Kelly, 1985). Cu toate acestea, unii profesioniști care lucrează în sălile de urgență sau în maternități continuă să creadă că numărul internărilor în spital sau al nașterilor umane este mai mare în timpul lunii pline decât în ​​alte momente. În unele cazuri, cele mai mici abateri de la întâmplare sunt folosite pentru a justifica aceste credințe.

Studiile care au susținut existența unui efect lunar nu reușesc în mod universal să îndeplinească cerințele de reproductibilitate și predictibilitate.

De asemenea, adesea nu reușesc să îndeplinească unele dintre celelalte standarde de bază ale dovezilor discutate mai sus (Kelly, Rotton și Culver, 1996; Rotton și Kelly, 1985). Un exemplu instructiv al acestor neajunsuri este oferit de studiul lui Román, Soriano, Fuentes, Gálvez și Fernández (2004). Acest articol examinează studiul lor în detaliu și descrie, de asemenea, unele dintre părtinirile cognitive care duc la credințe îndoielnice.

Proceduri de colectare a datelor defecte

Numărul internărilor în spital pe parcursul ciclului lunar, așa cum este descris de Román și colab. (2004), este prezentat în Tabelul Tabelul 1. 1. Setul de date acoperă o perioadă de 738 de zile între 1 ianuarie 1996 și 7 ianuarie 1998. Autorii au raportat un total de 447 de internări în spital - 26 dintre acestea fiind listate ca fiind coincidente cu una dintre cele 25 de „zile de lună plină”. Aceștia au descris numărul mediu de admisii pe zi ca 1,04 (SD = 0,93) și 0,59 (SD = 0,78) pentru zilele „lună plină” și „lună neplină”, respectiv.

TABELUL 1

Numărul de internări în spital

dovezi

Definiții ale lunii pline și ale ciclului lunar

O lună plină apare atunci când excesul longitudinii ecliptice geocentrice aparente a Lunii peste longitudinea aparentă ecliptică geocentrică a Soarelui este de 180 ° (Urban & Seidelmann, 2012). Deoarece viteza orbitală a Pământului și a Lunii nu este constantă, intervalul de timp dintre instanțele succesive ale lunii pline nu este constant. Pe durata Román și colab. (2004), acest interval a atins un minim de 29,28 zile și un maxim de 29,80 zile. În prezent, durata medie a ciclului fazelor lunare este de aproximativ 29,53 zile.

Probleme de calendar

Probleme Binning

Probleme cu calendarul

Roman și colab. (2004) nu au precizat în ce perioadă ar trebui să aibă loc pretinsul efect lunar. Dacă intervalul de timp ar fi mai mic de 24 de ore, atunci analiza ar fi defectă deoarece nu face nicio distincție între o lună plină care are loc la 00:00:01 sau o lună plină care are loc la 23:59:59. În primul caz, internările în spital în ∼24 de ore după luna plină ar conta pentru admiterile în „Ziua 29”, în timp ce în cel de-al doilea caz, internările în preced24 ore care preced luna plină ar conta pentru admiterile în „Ziua 29”. Această sursă inutilă de eroare în calcularea timpului de la luna plină poate contribui la părtinire, varianță sau ambele. Dacă intervalul de timp ar fi mai mare de 24 de ore, analiza ar fi, de asemenea, defectă, deoarece nu ia în considerare zilele adiacente Zilei 29. De exemplu, au fost raportate un total de 50 de internări în spital în cele 3 zile din jurul lunii pline (29 ± 1) . Aceasta se ridică la o rată medie de admitere de 0,65 admisii pe zi în perioada de studiu de 738 de zile - ceea ce statistic nu se distinge de rata medie generală de admitere de 0,61 admisii pe zi (447 admisii pe 738 zile).

Probleme confuze

S-a stabilit bine că variabilitatea zilei săptămânii poate explica cea mai mare parte sau totalitatea varianței din studiile care susțin un efect lunar. De exemplu, Templer, Veleber și Brooner (1982) au afirmat că numărul de accidente de trafic a fost corelat cu fazele Lunii. Cu toate acestea, Kelly și Rotton (1983) au subliniat că modelul era mai probabil datorită unei creșteri a accidentelor de vehicule în timpul weekend-urilor. Într-adevăr, când Templer, Brooner și Corgiat (1983) și-au reanalizat datele cu controale pentru sărbători, weekenduri și luni ale anului, ipoteza unui efect lunar nu mai era durabilă. Ceea ce autorii observaseră inițial și atribuiseră incorect unei influențe lunare a fost doar variabilitatea zilei săptămânii. În cazul internărilor în spitale, nu este dificil să ne imaginăm că ar apărea variații în funcție de ziua săptămânii. În analiza lor, Román și colab. (2004) nu au luat în considerare variabilele, cum ar fi ziua săptămânii, care explică probabil cea mai mare parte a varianței datelor lor, aruncând în continuare îndoieli cu privire la validitatea concluziilor lor.

Proceduri statistice defecte

Tratament statistic necorespunzător

Dificultăți suplimentare apar atunci când încercăm să facem inferențe statistice și alegem niveluri de încredere relativ scăzute. La un nivel de încredere de 95%, cinci studii dintr-o sută vor detecta un efect care nu este prezent (eroare de tip I). Atunci când se fac reclamații extraordinare, se garantează niveluri de încredere mult mai ridicate. În plus, studiile afectate de erori de tip I tind să fie supra-reprezentate în literatura de specialitate, deoarece studiile care nu reușesc să arate o conexiune sunt mai susceptibile de a rămâne nepublicate - o prejudecată a publicației cunoscută colocvial ca efect de sertar de fișiere (Easterbrook, Gopalan, Berlin, & Matthews, 1991).

Tratament statistic incomplet

Roman și colab. (2004) au afirmat că „numărul internărilor [de spital] ... aproape s-a dublat în zilele de lună plină, comparativ cu zilele care nu sunt de lună plină”. Din cauza tratamentului statistic necorespunzător, aceștia nu au examinat corect semnificația statistică a acestei afirmații. Chiar dacă s-ar ignora problemele legate de colectarea datelor și tratamentul statistic, faptul că numărul internărilor în spital în zilele 29 (M = 1,04, SD = 0,93 internări pe zi) este mai mare decât numărul de internări din alte zile (M = 0,59, SD = 0,78 intrări pe zi) nu demonstrează o relație cauzală cu Luna. De exemplu, patru zile separate pe tot parcursul „ciclului lunar” prezintă rate de internare în spital aproape egale cu rata raportată pentru „zilele de lună plină”. Zilele 9 au înregistrat 24 de intrări pe parcursul a 25 de zile (0,96 intrări pe zi), iar Zilele 12, 13 și 27 au înregistrat fiecare 23 de intrări pe parcursul a 25 de zile (0,92 intrări pe zi). Diferențele dintre numărul de admiteri pe zi în zilele 9, 12, 13, 27 și 29 ale ciclului nu sunt semnificative statistic. Prin urmare, nu există dovezi că „zilele de lună plină” sunt asociate cu o rată neobișnuită a internărilor în spital.

Interpretare defectă

Puterea mareelor ​​lunare asupra sângelui a fost invocată ca o posibilă explicație a presupusului efect lunar (Román și colab., 2004). Acest lucru subliniază concepțiile greșite despre maree. În primul rând, mareele acționează asupra materiei obișnuite, fie ele lichide sau solide. În al doilea rând, puterea mareelor ​​este proporțională cu masa corpului de creștere a mareelor ​​și invers proporțională cu cubul distanței de la corpul de creștere a mareelor. Prin urmare, obiectele obișnuite (mașini, case, spitale etc.) din vecinătatea unui potențial pacient exercită maree care sunt ordine de mărime mai puternice decât cele exercitate de Lună. În plus, cele mai puternice maree lunare apar atât la luna nouă, cât și la luna plină (când Soarele, Pământul și Luna sunt aproximativ aliniate), dar nu a fost observată o creștere a internărilor în spital la luna nouă - invalidând în continuare interpretarea.

Variabilitatea în ratele de admitere în spital

Setul de date al lui Román și colab. (2004) suferă de o serie de probleme care îl fac inadecvat pentru o examinare riguroasă a impactului fazelor lunare asupra ratelor de internare în spital. Tratamentul statistic este inadecvat și nu susține afirmația unei influențe lunare. Cu toate acestea, poate fi posibil să se utilizeze datele pentru a investiga variabilitatea ratelor de internare în spital.

Numărul internărilor în spital într-un anumit interval de timp poate fi modelat printr-o distribuție Poisson cu rata λ (internări pe zi). Pentru oricare două procese Poisson 1 și 2 cu rate λ1 și λ2, este posibil să se testeze ipoteza că una dintre rate este mai mare decât cealaltă. Distribuțiile Poisson reprezentând internări în spitale pe intervale de timp t1 și t2 exprimate în zile sunt date de X1 ∝ Poisson (t1λ1) și X2 (Poisson (t2λ2). Să reprezentăm valorile observate (numărul admiterilor) cu k1 și respectiv k2, cu k = k1 + k2.

Ipotezele nule și alternative sunt

Przyborowski și Wilenski (1940) ne-au oferit un formalism pentru testarea ipotezei nule. Se bazează pe distribuția condițională X1 dată X1 + X2 = k. Această distribuție este binomială cu k studii și o probabilitate de succes p = t1/(t1 + t2) pentru rate egale. Se poate respinge ipoteza nulă H0 ori de câte ori

unde α este un nivel de semnificație dat. Folosind nivelul de semnificație 0,05 ales de Román și colab. (2004) și reamintind că t1 + t2 = 738 zile, se poate arăta că ipoteza trebuie respinsă pentru orice zi din calendarul lor care a acumulat 23 sau mai multe internări în spital, iar această concluzie este neschimbată dacă se presupune că t1 + t2 = 725 zile in schimb. Există cinci astfel de cazuri. Cu λi și λ˜i reprezentând rata de admitere în zilele i și, respectiv, în toate celelalte zile, se găsește

Deoarece creșterea aparentă a ratelor este observată la 5 din 29 de zile - dintre care patru nu sunt „zile de lună plină” - nu este justificabilă atribuirea creșterii la luna plină. Concluzia logică care poate fi extrasă din aceste date este că ratele de internare în spitale în unele zile sunt mai mari decât cele din alte zile.

Se poate întreba dacă variațiile înregistrate de Román și colab. (2004) ar fi putut fi observat sub ipoteza unei rate constante a internărilor în spital. Mai exact, dacă procesul de admitere în zilele i este reprezentat de Xi ∝ Poisson (tiλi), ipoteza relevantă de testat este H0: λ1 = λ2 = ... = λ29. Statistica testului este

unde valorile observate sunt reprezentate de ki, ∑ki = k și ∑ti = t. Se poate respinge ipoteza nulă H0 ori de câte ori Pχ (χ 2; ν) ≤ α, unde Pχ (χ 2; ν) este probabilitatea integrală de a depăși χ 2 și ν = 28 este numărul de grade de libertate. Cu α = .05 și datele lui Román și colab. (2004), ipoteza nulă este respinsă - ceea ce s-ar putea datora prejudecăților introduse prin procedura lor de binning, prin confundarea efectelor precum ziua săptămânii, prin erori clericale sau de altă natură sau printr-o combinație a acestor factori.

În concluzie, deși datele lui Román și colab. (2004) prezintă variații care par să se abată de la un proces Poisson cu o rată constantă, nu există niciun sprijin pentru ideea că luna plină este asociată cu variațiile. Această concluzie este în concordanță cu faptul că nu există un mecanism lunar plauzibil cunoscut care ar putea explica astfel de variații.

Analogie cu natalitatea

Biasuri cognitive

Gilovich (1993) a oferit o explicație lucidă și convingătoare a mai multor prejudecăți cognitive care afectează apariția credințelor discutabile. În primul rând, nu suntem foarte buni în recunoașterea datelor aleatorii și tindem să vedem modele, clustere și ordine chiar și acolo unde acestea nu există. În al doilea rând, suntem predispuși să ignorăm datele care ne contrazic convingerile și să acordăm o greutate nejustificată informațiilor de confirmare (de exemplu, datele care susțin credințele prestabilite). În al treilea rând, avem tendința de a supraestima fracțiunea de oameni care împărtășesc convingerile noastre, ceea ce întărește credințele preexistente. Gilovich (1993) a subliniat că mulți dintre credincioșii noștri îndoielnici au origini pur cognitive și derivă în primul rând din „aplicarea greșită sau suprautilizarea unor strategii în general valabile și eficiente pentru cunoaștere”. Credințele îndoielnice, a afirmat el, nu sunt produse ale iraționalității, ci mai degrabă ale raționalității greșite.

Kelly și colab. (1996) au clasificat unele dintre prejudecățile cognitive în trei categorii: percepția selectivă (suntem mai predispuși să observăm evenimente care ne susțin credințele decât cele care nu), amintirea selectivă (suntem mai predispuși să ne amintim de instanțe pozitive și să uităm de cele negative), și expunerea selectivă (suntem mai predispuși să ne asociem cu oameni sau surse de știri care ne promovează convingerile). Toate aceste efecte sunt mult mai complexe și mai interesante decât forța gravitațională exercitată de un satelit natural obișnuit. Eforturile de cercetare dedicate înțelegerii acestor prejudecăți cognitive sunt mult mai susceptibile de a produce rezultate productive decât un alt studiu al influenței imaginate a Lunii asupra afacerilor umane.

Schaffir (2006) a indicat că proporția persoanelor care cred într-un efect lunar este mult mai mare în rândul asistenților medicali decât în ​​rândul populației generale. Dacă expunerea selectivă joacă un rol important, este puțin probabil ca această tendință să dispară până când profesioniștii din asistență medicală și din domeniul medical se vor familiariza cu fascinantele prejudecăți cognitive care modelează credințele noastre discutabile.

Concluzie

Acest articol a examinat afirmația potrivit căreia ratele de admitere în spital sau natalitatea sunt corelate cu fazele Lunii. Când cineva respectă standardele de bază ale dovezilor, nu se găsește o astfel de corelație. Articolul a descris modul în care o serie de deficiențe de colectare și analiză a datelor pot duce la concluzii eronate și cât de puternice prejudecăți cognitive pot duce la credințe îndoielnice.

Note de subsol

Autorul nu are conflicte de interese de dezvăluit.