Немає жодних доказів передбачуваного місячного впливу на рівень госпіталізації та народжуваність
Анотація
Передумови
Дослідження показують, що частина медичних працівників вірить у "місячний ефект" - передбачувану кореляцію між фазами місяця Землі та справами людини, такими як народжуваність, крововтрата або родючість.
Призначення
У цій статті розглядаються деякі методологічні помилки та когнітивні упередження, які можуть пояснити тенденцію людини сприймати місячний ефект там, де його немає.
Підхід
У цій статті розглядаються основні стандарти доказів та на прикладі опублікованої літератури показано, як нехтування цими стандартами може призвести до помилкових висновків.
Висновки
Роман, Соріано, Фуентес, Гальвес та Фернандес (2004) припустили, що на кількість звернень до лікарень, пов’язаних із шлунково-кишковими кровотечами, якимось чином впливали фази місяця Землі. Зокрема, автори стверджували, що частота госпіталізації в їх відділення кровотечі вища під час повного місяця, ніж в інші часи. Їх звіт містить низку методологічних та статистичних вад, які роблять висновки недійсними. Повторний аналіз їхніх даних за допомогою належних процедур не показує жодних доказів того, що повний місяць впливає на частоту госпіталізацій, результат, який узгоджується з численними рецензованими дослідженнями та метааналізами. Огляд літератури показує, що народжуваність також не пов'язана з місячними фазами.
Висновки
Недоліки збору та аналізу даних, а також потужні когнітивні упередження можуть призвести до помилкових висновків про передбачуваний місячний вплив на людські справи. Дотримання основних стандартів доказів може допомогти оцінити обґрунтованість сумнівних переконань.
Численні дослідження показали відсутність місячного впливу на людські справи, включаючи автомобільні аварії, госпіталізацію, результати хірургічного втручання, показники виживання при раку, менструації, народження, ускладнення при народженні, депресію, прогули, жорстоку поведінку, самогубства та вбивства (див. Фостер і Реннеберг, 2008, для нещодавнього огляду). Мета-аналіз десятків досліджень, що тривали десятиліттями, показує, що немає підстав для віри в місячний ефект (Byrnes & Kelly, 1992; Martens, Kelly, & Saklofske, 1988; Martin, Kelly, & Saklofske, 1992; Rotton & Kelly, 1985). Проте деякі спеціалісти, які працюють у відділеннях невідкладної допомоги або пологових відділеннях, продовжують вважати, що кількість госпіталів або народжень людей більша під час повного місяця, ніж в інші часи. У деяких випадках найменші відхилення від випадковості використовуються для спроби виправдати ці переконання.
Дослідження, які стверджували про існування місячного ефекту, загалом не відповідають вимогам відтворюваності та передбачуваності.
Вони також часто не відповідають іншим основним стандартам доказів, обговореним вище (Kelly, Rotton, & Culver, 1996; Rotton & Kelly, 1985). Повчальним прикладом цих недоліків є дослідження Романа, Соріано, Фуентеса, Гальвеса та Фернандеса (2004). У цій статті докладно розглядається їх вивчення, а також описуються деякі когнітивні упередження, що призводять до сумнівних переконань.
Неправильні процедури збору даних
Кількість госпіталізацій протягом місячного циклу, як описано Романом та співавт. (2004), наведено в Таблиці Таблиця1. 1. Набір даних охоплює 738-денний період між 1 січня 1996 року та 7 січня 1998 року. Автори повідомили про загальну кількість 447 госпіталізацій - 26 з яких перераховані як такі, що збігаються з одним із 25 “днів повного місяця”. Вони описали середню кількість прийому на день як 1,04 (SD = 0,93) та 0,59 (SD = 0,78) для днів "повного місяця" та "не повного місяця" відповідно.
ТАБЛИЦЯ 1
Кількість госпіталізацій
Визначення повного місяця та місячного циклу
Повний місяць настає, коли перевищення видимої геоцентричної екліптичної довготи Місяця над видимою геоцентричною екліптичною довготою Сонця становить 180 ° (Urban & Seidelmann, 2012). Оскільки орбітальні швидкості Землі та Місяця не є постійними, інтервал часу між послідовними випадками повного місяця не є постійним. За час дії Романа та ін. (2004), цей інтервал досягав мінімум 29,28 днів і максимум 29,80 днів. В даний час середня тривалість циклу місячних фаз становить приблизно 29,53 дня.
Випуски календаря
Видача питань
Проблеми з часовими шкалами
Роман та ін. (2004) не вказали, через який час повинен мати місце передбачуваний місячний ефект. Якби часовий проміжок був менше 24 годин, тоді аналіз був би помилковим, оскільки він не робить різниці між повним місяцем, що настає о 00:00:01, або повним місяцем, що настає о 23:59:59. У першому випадку госпіталізація в ∼24 години після повного місяця буде зараховуватися до прийому на “день 29”, тоді як у другому випадку допуски в hospital24 години, що передують повню, будуть зараховуватися на прийом до “дня 29”. Це непотрібне джерело помилок при обчисленні часу від повного місяця може сприяти упередженості, дисперсії або обом. Якби часовий проміжок був більше 24 годин, аналіз також був би помилковим, оскільки він не враховував дні, що прилягають до Дня 29. Наприклад, загалом було повідомлено про 50 госпіталізацій за 3 дні навколо повного місяця (29 ± 1) . Це становить середній коефіцієнт прийому 0,65 прийому на день протягом 738-денного періоду дослідження - що статистично не відрізняється від загального середнього рівня прийому 0,61 прийому на день (447 прийому протягом 738 днів).
Незрозумілі питання
Добре встановлено, що мінливість днів тижня може пояснити більшу або всю дисперсію в дослідженнях, що заявляють про місячний ефект. Наприклад, Темплер, Велебер і Брунер (1982) стверджували, що кількість дорожньо-транспортних пригод корелювала з фазами Місяця. Однак Келлі та Роттон (1983) зазначили, що така вірогідність є більш імовірною через збільшення кількості дорожньо-транспортних пригод у вихідні дні. Дійсно, коли Темпер, Брунер та Коргіат (1983) повторно проаналізували свої дані за допомогою контролю за святами, вихідними та місяцями року, гіпотеза про місячний ефект вже не підтримувалась. Те, що автори спочатку спостерігали і неправильно приписували місячному впливу, - це лише мінливість днів тижня. У випадку госпіталізації не важко уявити, що відбуватимуться варіації залежно від дня тижня. У своєму аналізі Роман та співавт. (2004) не враховували такі змінні, як день тижня, які, ймовірно, пояснюють більшу частину дисперсії в їх даних, ставлячи додаткові сумніви в обґрунтованості їхніх висновків.