Понятно, однако, что вторая статистическая система является полностью ложной, поскольку опухоли, которые имеют диспропорционально иную частоту в сравнении друг с другом, расположены на одном уровне. На самом деле, если частота возникновения опухоли легких 100 на 100 000 человек, а аденомы щитовидной железы — 1 на 100 000 человек, то абсолютно бесполезно утверждать, что глобальная доля смертности составляет 50 процентов. Это потому, что, учитывая, что только 10 процентов больных раком легких выживают, математика показывает, что 90 из 101 больного раком умирают.
Второй статистический аргумент: какие виды поражений принимаются во внимание в статистических онкологических исследованиях? Как известно, при оценке рака есть весь спектр определений опухолей: от так называемых “сомнительных” новообразований и предраковых состояний до явно злокачественных.
Это, очевидно, представляет собой существенный источник ошибки, потому что новообразования, которые вообще не являются опухолями, часто включаются в онкологическую статистику, таким образом, значительно уменьшая точность.
Данное утверждение касается и полипов в прямой и толстой кишке или диспластиче-ских образований молочных желез, а также многих других безвредных новообразований, которые действительно завышают статистику, и, конечно же, не принадлежат к опухолевым заболеваниям.
Третий статистический аргумент: что является критерием для определения излечения от опухоли?
Часто — если не в большинстве случаев — довольно бессмысленный термин “клиническое выздоровление” используется в выписке из больницы после выполненного хирургического вмешательства (например, кишечной резекции).
И если по прошествии определенного периода времени возникают быстро убивающие метастазы печени, каким образом это рассматривать? Понятно, что если новообразование печени считается ex novo (впервые возникшим) как это часто бывает, статистические данные окажутся ложными, поскольку первичная неоплазия будет зарегистрирована как излеченная.
Вот еще один пример мистификации данных в статистических расчетах: больной человек, который попадал в больницу много раз и выписывался каждый раз как излеченный. Каждая выписка численно рассматривается как процентильный случай и таким образом раздувает уровень излечения.
Третий и последний пример. Пациент лечится в больнице и выписывается как пациент с положительным ответом на терапию, таким образом, он представляет собой позитивный статистический случай. Когда тому же пациенту позже становится хуже, его госпитализируют в другую больницу, а затем он умирает, становится очевидным, что в этом случае также статистика являются подменой, так как предшествующая положительная статистика должна была в действительности стать отрицательной.
