Cross-Validation
在公共衛生政策研究中有哪些不可靠/混淆/無效的研究或模型被濫用的案例研究？
我正在起草一篇關於當前公共衛生問題的文獻綜述，其中數據混淆：
在公共衛生/流行病學教育中，哪些常見的歷史案例研究在公共衛生政策和立法中故意或錯誤地使用了無效或混淆的關係或推論？
1960 年代汽車死亡人數激增以及隨後以證據為基礎、由政府主導的研究確定安全帶和最終安全氣囊應該是法律要求的，這是一個很好的例子，說明公共衛生政策應該如何由統計上強大的推論和模型驅動。
我正在尋找更多相反類型的案例（草率制定政策的糟糕科學）。但是，如果不出意外的話，我想了解更多與前面關於成功的公共健康益處的有力研究示例類似的案例。
我想用這些作為例子來展示基於證據的統計公共衛生研究對政策制定的重要性。
我認為這方面最好的例子可能是關於激素替代療法和心血管風險的爭議——大型隊列流行病學研究似乎表明了一種保護作用，並且根據這些信息提出了健康政策和醫生建議。
隨後的隨機對照試驗似乎表明，接受HRT 的女性患心肌梗塞的風險實際上增加了。
這前後來回了一點，並已被用作攻擊流行病學作為一個領域的典型案例之一，但Hernan 最近的重新分析似乎表明，如果你認為這兩項研究實際上並沒有不一致的結果確保你問同樣的問題。