MECFS ist keine erfundene Krankheit

[eLender]

Und wer denkt, wir hätten bei einer komplexen Erkrankung innerhalb von zwei Jahren schon alles geklärt, ist naiv. Diese Form der Kritik ist kontraproduktiv, weil sie Fortschritte und Erkenntnisgewinne kleinredet

Frau Scheibenkleister redet wirr. Es sind keine zwei Jahre, es sind mindestens zwei Jahrzehnte (es sind wahrscheinlich noch viele mehr). Ich hatte hier schon Hinweise gepostet, die das auch belegen. Das sind Texte, die schon mind. 20 Jahre alt sind und die sich quasi genauso lesen, wie die aktuellen Ankündigungen (der Durchbruch ist nahe, eindeutige Nachweisbarkeit entdeckt etc.).

Man darf diese Frau nicht ernst nehmen, sie ist ideologisch verblendet und sieht nur das, was sie sehen möchte. Sie verkündet auch stets irgendwelche Erfolge, die es so nicht gibt (z.B. zur Wirksamkeit der Blutwäsche). Sie lebt in einem Paralleluniversum. Wissenschaft funktioniert über genau solche Hinweise - eben dass es bisher keine Bestätigung irgendwelcher Hypothesen gibt. Für Scheibi ist das Häresie, Kritik schadet der guten Sache.

Dabei ist die methodische Schwäche der Blasenforschung offensichtlich. Nur Verblendete ignorieren das, weil sie eben Pseudowissenschaft betreiben und beinahe alle Register ziehen, die es dafür braucht. Dazu ein wichtiger Kommentar eines Geplagten, der das nochmal klarmacht:

Salvatore Mattera@SalvMattera

This happens a lot in the Long COVID space: A trial fails, someone says "well, if you look at the individual patients, there was a subgroup that responded. That means this drug works, we should just give it to that particular subgroup."

This is a form of statistical fraud called p-hacking.

If you have enough data, and you look for patterns, you always - just through random chance - find something that looks like signal. But it's just noise. In any trial with enough participants, some people will improve for no particular reason (random chance, placebo, etc). Just out of pure chance. If you have enough variables, you can always find some story to tell about how they're part of a "subgroup".

Now to be fair, I wouldn't discard this approach entirely. You can use this as the basis for a subsequent trial where you test the new subgroup. But that's the most you can do. It is just a hypothesis.

There are other examples where medicine has found subgroups, for example, breast cancer. But this was done after decades of mechanistic research to understand the breast cancer process. They identified specific molecular targets, and then were able to group people into different responder subgroups. They did not do it by data mining failed breast cancer trials.

https://x.com/SalvMattera/status/2052844459713609963

Das, was er hier als "P-Hacking" bezeichnet (gibt auch einen WP-Artikel dazu), ist Arbeitsgrundlage der Scheibenbögler. Das sind statistische Tricksereien, damit man doch noch irgendwie aus einer "gescheiterten" Studie einen positiven Befund ableiten kann. Diese Subgruppen haben aber keine feststellbaren Merkmale, die so eine Einteilung erlauben würden. Man findet bei diesen Probanden lediglich, dass sie eine gewisse Reaktion auf eine Intervention "zeigen". Dass das aber ein Zufall ist, ist nicht nur naheliegend, es ist nicht widerlegbar. Aber für die Scheibis ist es der Beleg, dass man doch auf der richtigen Spur ist. Wem es nicht hilft, der ist halt einen anderer Subtyp.

In dem Kommentar oben ist aber ein Denkfehler - bei der Sache mit dem Brustkrebs. Natürlich gibt es bei Krebs Subtypen. Da ist das auch belegbar bzw. vorhersagbar - weil es Biomarker gibt bzw. objektivierbare Merkmale, die diese Subtypen erklären. Das gibt es bei der Geisterkrankheit nicht, weil es keine Biomarker gibt. Daher ist dieser Vergleich irreführend.

Und wenn es doch mal echte Subtypen gibt (da, wo man bestimmte Merkmale nachweisen kann), dann ist das eher ein Hinweis darauf, dass das eine ganz andere Erkrankung ist. Es gibt ja Kohorten, bei denen man auffällige Immunreaktionen feststellen kann. Die haben aber auch einen echten Immunschaden. Ob das auf eine Infektion zurückgeht, steht in den Sternen.