Aux fins de cette étude, les autoroutes ont été définies comme les États-Unis.

Aux fins de cette étude, les autoroutes ont été définies comme des autoroutes inter-États américains ou des autoroutes d’État. Vous pourriez également vous demander pourquoi 309 m a été choisi comme distance limite. Je me suis posé la même question lorsque j’ai lu pour la première fois des articles sur cette étude. Ma première pensée a été que 309 m équivalaient à 1 000 pieds, et c’est ainsi – a représenté. Cependant, ce n’est pas assez proche pour expliquer pourquoi 309 m a été choisi comme seuil, étant donné que 309 m équivaut à 1 013,8 pieds et que 1 000 pieds équivaut à 304,8 m. En surface, cela ressemblait à un peu à l’ancien dragage de données pour trouver une distance qui donne un résultat „significatif“. Cependant, voici comment le manuscrit décrit la justification du choix des distances :

Nous avons examiné la distribution de la distance par rapport à l’autoroute la plus proche parmi les sujets de notre étude et déterminé les seuils d’exposition pour définir les 10 % les plus proches (1 419 m) qui ont servi de groupe de référence dans notre analyse. Vivre à moins de 309 m d’une autoroute à la naissance était associée à l’autisme (rapport de cotes (RC) 1,86, intervalle de confiance (IC) à 95 % 1,04-3,45). Cette association n’a pas été modifiée par l’ajustement en fonction du sexe ou de l’origine ethnique de l’enfant, de l’éducation maximale à la maison, de l’âge de la mère ou du tabagisme maternel pendant la grossesse (tableau 2). Lorsque nous avons classé notre mesure de distance en déciles, seuls les 10 % supérieurs correspondant aux 5 150 m) (OR non ajusté = 2,48, IC à 95 % 1,17-5,39).

Maintenant, voici l’anomalie. Cette même étude n’a trouvé aucune corrélation avec le fait de vivre à proximité de ce qui est défini comme une « route principale », en particulier une autoroute nationale, une autoroute inter-États ou une artère principale. Cela était vrai même si les distances d’une route principale de 10 %, 25 % et 50 % les plus proches dans cette étude étaient respectivement de 42 m, 96 m et 209 m, toutes beaucoup plus proches. Si la pollution est le facteur commun qui explique l’observation d’un risque relatif d’être devenu autiste 2 fois plus élevé que chez les enfants plus éloignés des autoroutes, alors ces résultats n’ont aucun sens sans connaître les niveaux de pollution à 42 m d’un grand route contre 309 m depuis une autoroute. Les auteurs tentent d’expliquer cette anomalie en agitant la main sur les volumes de trafic plus élevés transportés par les autoroutes du sud de la Californie, ce qui pourrait bien être vrai, mais la proximité compte. Si la proximité d’une autoroute est un substitut à l’exposition à la pollution (ou à un certain sous-ensemble de polluants), est-il si déraisonnable de s’attendre à ce qu’être plus de sept fois plus proche d ‚une route principale par rapport à une autoroute entraîne-t-elle une exposition à autant de pollution ? Je ne connais pas la réponse à cette question, bien que ce type de données soit connu. Par exemple, on sait que la remise en suspension par l’Interstate 405 de Los Angeles augmente considérablement le nombre de particules atmosphériques et les concentrations de métaux, mais que les deux doivent aux niveaux de fonds urbains par dépôt sec à moins de 100-150 m de l’autoroute (Sabin et al., Atmos Environ 2006 ;40 :7528–7538).

Une chose est sûre, cependant. Le fait que les enquêteurs n’aient même pas vu un soupçon de corrélation entre l’autisme et une mesure similaire à la proximité des autoroutes me fait me demander très fortement s’il ne s’agit simplement que d’une découverte qui est apparue dans de multiples comparaisons en raison du seul hasard. .

Supposons cependant, pour les besoins de la discussion, que ce n’est pas le cas. Supposons que les données sont les données, et la corrélation trouvée ne semble pas être uniquement due au hasard, du moins en utilisant les données et les techniques utilisées dans cette étude. Je vois toujours un gros problème : un facteur de confusion qui n’a pas été contrôlé. verser. Certes, les auteurs ont essayé de vérifier tous les facteurs de confusion habituels dans les études sur l’autisme : le sexe de l’enfant, l’origine ethnique, le niveau d’éducation à la maison, le tabagisme maternel, l’âge de la mère et l’accouchement prématuré. (On note qu’ils n’ont pas contrôlé l’âge paternel, qui, comme l’ont montré des études récentes, semble être en corrélation avec un risque accru d’autisme.) Mais qu’est-ce qu’ils n ‚ont pas contrôlé ? Si vous vous souvenez de ma déconstruction de l’étude du Dr Raymond F. Palmer qui prétendait lier la proximité des centrales électriques émettant du mercure à un risque accru d’autisme. Vous souvenez-vous de ce que c’était ? Aucune raison de s’attendre à ce que vous le fassiez, étant donné que mon article date de plus de deux ans et demi, mais la critique de l’étude de Palmer s’applique également ici. De plus, Joseph a dûé un certain nombre de plaintes concernant l’étude de Palmer et a démontré que la corrélation trouvée par Palmer disparaissait une fois la densité de population prise en compte. Pourquoi est-ce important ? Les régions urbaines et suburbaines avec des populations beaucoup plus denses ont tendance à avoir plus de programmes de dépistage et d’intervention pour l’autisme et donc un taux de diagnostic plus élevé. Si nous examinons la répartition des sujets de l’étude CHARGE dans la zone de chalandise de la vallée de Sacramento, nous pouvons constater qu’ils sont dispersés dans tout le centre de la Californie. Je n’ai pas trouvé de carte équivalente pour le bassin versant de Los Angeles.

La raison pour laquelle le contrôle de la densité de population et de l’urbanité est si important a été bien expliquée par Thomas A. Lewandowski en critiquant l’étude Palmer :

Enfin, les auteurs ont constaté que le facteur déterminant le plus important pour la prévalence de l’autisme dans leur étude était de savoir si l’enfant vivait dans une zone urbaine, suburbaine ou rurale. Par exemple, la résidence dans un district scolaire urbain a entraîné un taux d’autisme de 473 % supérieur à celui des districts ruraux. Des résultats similaires ont été rapportés par d’autres (par exemple, Deb et Prasad, 1994). L’effet de l’urbanisation est près de 8 fois plus fort que l’effet proposé pour le mercure mais est relativement peu évoqué et n’est même pas noté dans le résumé. Étant donné que les niveaux de nombreux polluants (y compris le mercure) seraient fortement corrélés à l’urbanisation/industrialisation, cela conduit également à s’interroger sur l’association mercure-autisme rapportée par les auteurs… Il est certain qu‘ une multitude de variables environnementales et sociales associées à l’urbanisation pourraient être étudiées comme des facteurs possibles. dans l’autisme. Alternativement, une tendance accrue au diagnostic dans les localités urbaines pourrait expliquer au moins une partie de l’augmentation de l’incidence.

L’urbanité est également associée à la proximité des autoroutes inter-États, bien que, pour être juste, elle soit également associée à la proximité des routes principales. Plus la population est dense, plus il y a d’autoroutes et de routes.

Une autre question qui s’est posée à la lecture de cette étude était simple : combien d’associations totales les auteurs recherchaient-ils dans leurs données ? Pour rappel, l’étude CHARGE recherche des facteurs environnementaux qui modulent le risque d’autisme, comme décrit dans cet article de synthèse sur l’étude publiée en 2006, co-écrit par l’une des études en discussion :

Pour structurer la recherche de facteurs étiologiques, nous commençons par des substances toxiques neurodéveloppementales connues et des indices tirés des preuves immunologiques. De plus, les différences physiologiques qui pourraient fournir des indices sur la susceptibilité et les mécanismes sont en cours d’examen grâce à la caractérisation des profils d’expression métabolique, immunologique et génique, ainsi que des polymorphismes génétiques. La figure 1 montre cinq grandes catégories d’expositions d’intérêt : les pesticides, les métaux, les polluants persistants dont la performante neurodéveloppementale ou immunologique est connue ou suspectée, les médicaments et autres traitements, et les infections. Les expositions des périodes prénatales et de la petite enfance sont étudiées, avec des données provenant principalement de trois sources : a) des entretiens approfondis avec les parents ; b) analyser en laboratoire de xénobiotiques dans des échantillons de sang, d’urine et de cheveux ; et c) les dossiers médicaux prénataux, de travail et d’accouchement, néonataux et pédiatriques.

Ceci est représenté sur une figure :

En d’autres termes, le document actuel est un rapport d’un sous-ensemble d’analyses d’une étude beaucoup plus vaste.

La ligne du bas

Étant donné que cette étude publiée fait partie d’une étude beaucoup plus vaste portant sur de nombreux facteurs, il y a toujours le danger que la découverte rapportée ne soit rien de plus qu’un résultat anormal pouvant être attribué au seul hasard. De tels résultats sont assez courants lorsque des comparaisons multiples sont effectuées ; en effet, à mesure que le nombre de comparaisons augmente, la chance de trouver une corrélation aléatoire qui est statistiquement significative mathématiquement mais qui n’est en réalité qu’un hasard aléatoire en action augmente également. En d’autres termes, si les enquêteurs cherchaient 100 associations différentes et différenciaient celle-ci, ce serait une autre choisie que s’ils en cherchaient seulement cinq et différenciaient celle-ci. Sans connaître le nombre d’associations que les auteurs recherchaient au départ sans avoir à consulter divers autres articles au cours du troisième trimestre, ce qui , avouons-le, étroitement corrélés les uns aux autres, étant donné que la plupart des femmes enceintes ne veulent pas changer de résidence lorsqu’elles approchent de la fin de leur grossesse) signifient n’importe quoi . Je suppose que ce n’est probablement pas le cas ; Je trouverais les données plus factuelles s’il y avait des mesures réelles des polluants par rapport à la proximité des autoroutes et des routes principales, ainsi qu’une analyse qui montre que les polluants jusqu’à 309 m d’une autoroute sont encore beaucoup plus élevé que les polluants à seulement 42 m d’une route principale. Cela aurait également été beaucoup plus effectué s’il y avait eu un effet géographique cohérent avec la direction dans laquelle soufflent les vents dominants.

Les études épidémiologiques de grappes de conditions ou de maladies sont pleines de faux positifs, à tel point qu’il existe même un nom pour l’erreur particulière dont trop de chercheurs sont la proie lorsqu’ils recherchent de telles grappes : l’erreur du pneu d’élite du Texas. Le sophisme porte le nom du tireur d’élite apocryphe du Texas qui a tiré un tas de balles sur le côté d’une grange, puis a tracé un cercle autour de la zone où la plupart des balles ont été touchées, appelant ce cercle la cible . De même, les épidémiologistes examinent la localisation géographique des sujets atteints d’une condition ou d’une maladie particulière, puis essaient de « tracer un cercle » autour d’eux qui correspondent à ce qu’ils recherchent. Si c’est ce qui s’est passé ici, alors les enquêteurs de CHARGE, pensant que la pollution pourrait contribuer à l’autisme, ont essayé de „tracer le cercle“ près des autoroutes et des routes principales, ont trouvé un résultat statistiquement significatif, puis ont conclu que la proximité des autoroutes est un facteur de risque de l’autisme, dont l’implication (pour les enquêteurs) est que la pollution est un facteur prédisposant à l’autisme. Je ne peux pas m’empêcher de noter en regardant ces résultats qu’il est déjà connu d’une étude plus tôt cette année qu’en Californie, les cas d’autisme ont tendance à se regrouper dans des zones à forte population de personnes plus aisées et éduquées, qui, sans surprise, ont tendance à vivre dans les communautés plus aisées avec de bons services scolaires, une éducation spécialisée et des programmes de dépistage et d’intervention en matière d’autisme.

Cette approche d’examen des grappes géographiques est presque toujours fallacieuse parce que (1) la grappe est généralement le résultat d’un hasard aléatoire ou (2) il peut y avoir d’autres raisons pour le regroupement. Personnellement, je soupçonne l’option #2, l’autre raison du regroupement étant le facteur de confusion non pris en compte de l’urbanité. En toute honnêteté, les auteurs mentionnent dans la discussion que leur pourrait être dû à „un hasard ou un biais aléatoire“. De plus, dans diverses interviews, Volk a déclaré que leur travail devait être reproduit (mais pas, pour autant que je sache, que leurs résultats seraient probablement dus au hasard ou à un facteur de confusion non contrôlé). Cependant, il manquait dans la plupart des reportages un niveau de scepticisme à l’égard d’une étude ne se révélant essentiellement qu’un seul résultat à peine statistiquement significatif parmi plusieurs.

On ne peut s’empêcher de conclure que, si cette association était vraie, alors, comme l’a souligné AutismNewsBeat, nous nous attendrions à ce que la prévalence de l’autisme ait commencé sa tendance à la hausse à la fin des années 1950 , après l’adoption de l’Interstate Highway Act et l’explosion qui a suivi. de la construction d’autoroutes interétatiques. Comme nous le savons tous, cependant, cette explosion n’a réellement commencé qu’au début des années 1990, raison pour laquelle les groupes anti-vaccins se sont emparés des vaccins en tant que seule véritable cause de l’autisme. Tels sont les risques de confusion corrélation et causalité. Je ne pense pas que ce soit nécessairement ce que les auteurs font ici, mais je pense qu’ils rendent un mauvais service au public en n’essayant pas de manière adéquate d’écraser les malentendus sur les études de clusters épidémiologiques.

Auteur

David Gorski

Les informations complètes du Dr Gorski peuvent être trouvées ici, ainsi que des informations pour les patients.David H. Gorski, MD, PhD, FACS est un oncologue chirurgical au Barbara Ann Karmanos Cancer Institute spécialisé dans la chirurgie du cancer du sein, où il est également médecin de liaison du Comité américain des chirurgiens sur le cancer ainsi que professeur agrégé de chirurgie et membre de la faculté du programme d’études supérieures en biologie du cancer à la Wayne State University. Si vous êtes un patient potentiel et que vous avez trouvé cette page via une recherche Google, veuillez consulter les informations biographiques du Dr Gorski, les clauses de non-responsabilité concernant ses écrits et l’avis aux patients ici.

Alors que les visites chez le médecin pour des maladies de type grippal semblent à nouveau baisser et que la „grippe porcine“ devient une vieille nouvelle, j’attire l’attention sur une histoire de H1N1 qui a été très peu couverte par les médias grand public.

Les médecins de plusieurs États peuvent désormais protéger leurs patients les plus vulnérables contre le https://evaluationduproduit.top/ virus H1N1 sans se soucier d’enfreindre la loi. Afin de sauver des vies, plusieurs États ont annoncé des dérogations d’urgence à leurs propres lois de santé publique insensées, qui interdisent l’utilisation de vaccins contenant du thimérosal pour les femmes enceintes et les jeunes enfants.

Les révoltés de la Californie, de New York, de l’Illinois, du Missouri, de l’Iowa, du Delaware et de l’État de Washington ont promulgué ces lois ignorant la science en réponse aux pressions du lobby anti-vaccin et des électeurs effrayés. À l’exception de différences mineures, la loi de chaque État est essentiellement la même, je vais donc me concentrer sur celle de mon État de New York.

La loi sur la santé publique de l’État de New York §2112 est entrée en vigueur le 1er juillet 2008. Elle interdit l’administration de vaccins contenant plus que des traces de thimérosal aux femmes qui savent qu’elles sont enceintes et aux enfants de moins de 3 ans. » est défini par cette loi comme 0,625 microgrammes de mercure par dose de 0,25 mL de vaccin antigrippal pour les enfants de moins de 3 ans, ou 0,5 microgrammes par dose de 0,5 mL de tous les autres vaccins pour les enfants de moins de 3 ans et les femmes enceintes. Étant donné que le thimérosal (et donc le mercure) n’existe que dans des flacons multidoses de vaccins contre la grippe (à la fois saisonnier et nouveau H1N1), cette loi ne s’applique vraiment qu’à ces vaccins. La concentration en mercure des vaccins antigrippaux est de 25 microgrammes par 0,5 mL, ce qui rend donc leur utilisation illégale. Malheureusement, la seule forme du vaccin H1N1 distribuée initialement, et qui pouvait être utilisée pour les jeunes enfants et les femmes enceintes, était la forme contenant du thimérosal. Le vaccin sans thimérosal a été le dernier à être expédié, et en quantité faible, et le spray nasal est un vaccin à virus vivant, non approuvé pour une utilisation pendant la grossesse ou les enfants de moins de 2 ans.