Рак - это грибок - [9]

Но на практике, представленные статистические данные, действуют как научно-психологической кляп для тех, кто, чувствуя несостоятельность официальной онкологии, по праву чувствуют себя обязанными отправить ее к чертям раз и навсегда по следующим причинам.

> Откинув статистику, просто вспомнив о наших личных знакомых, мы видим, что тех, кто реально избежал рака, можно пересчитать по пальцам одной руки.

> Официальная терапия приводит к эффектам, которые являются разрушительными и часто смертельными.

> Многие из тех пациентов, которые отошли от официальных протоколов живут лучше и дольше.

> Перспектива обнаружения причины

рака, находится, по крайней мере, в 10 годах.

Таким образом, с одной стороны, у нас есть опыт и свидетельства, которые говорят нам уклоняться от обычных онкологических протоколов, а с другой стороны, флаг, которым машут у нас перед глазами, демонстрирует нам выживаемость в 50%, как будто это является залогом успеха.

Понятно, что если эта информация может быть опровергнута даже частично, твердыня онкологии сразу же рухнет. Поэтому давайте глубже анализировать этот статистический мир 50%, чтобы понять, где скрыты недоразумения и обман.

Первый статистический аргумент: о чем и о ком мы говорим, когда мы утверждаем, что 50 процентов больных раком можно излечить?

Очевидно, что эти данные сформулированы слишком обобщенно. Это может порождать только путаницу и мистификацию проблемы, поскольку это может являться предметом широкого диапазона интерпретаций. Должно ли это рассматриваться как среднее арифметическое между годовым числом новых случаев заболевания раком и теми, кто умирает от той же болезни? Если это так, то мы имели бы 50 пациентов, которые умирают на каждые 100 новых случаев.

Или эти данные являются средним между процентом выживаемости по всем видам опухолей? Например, если коэффициент выживаемости для опухоли легкого составляет 10 процентов, и этот же показатель для фолликулярной инкапсулированной карциномы щитовидной железы составляет 90 процентов, можно утверждать, что глобальный процент смертности обеих опухолей 50 процентов. Подобным образом можно получить среднее значение при расчете процента всех опухолей.

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.

Четвертый статистический аргумент: конфликт интересов. Структуры и институты, которые предлагают и применяют обычные терапевтические протоколы, являются одними и теми же организациями, которые собирают статистику. Это, конечно же, аномалия, так как нет никаких условий, которые давали бы гарантии, каким образом используются полученные данные.