Kui poleks epidemioloogiat ning selle suurkujusid nagu John Snow või Janet Lane-Claypon, kus me ühiskonnana oleks, seda nii rahvatervishoiu kui ka teiste teadusvaldkondade arengu mõttes, millega on epidemioloogia tihedalt läbi põimunud?

See on hea küsimus. Meditsiin ja erinevad ravivõtted on aastatega väga tublisti arenenud. Kui räägime aga näiteks haiguste ennetamisest, jätavad rahvatervishoiu vallas tehtud edusammud minu arvates meditsiini vallas toimunud progressi mõju kaugelt varju. Oodatav eluiga on nende toel rabavalt kasvanud.

Tasub märkida, et see juhtus enne antibiootikumide leiutamist ja meditsiiniajastut laiemalt. Peamiselt saame selle kirjutada erinevatele rahvatervishoiu vallas tehtud jõupingutustele, nagu paremale hügieenile ja kanalisatsioonile. Maailm oleks seeläbi epidemioloogiata praegu hoopis teistsugune paik.

Mis ühte head epidemioloogi iseloomustab? Võib-olla olen ülekohtune, kuid kasvõi koroonapandeemia ilmestas hästi, et kuigi teadlased tulevad numbrite kokku löömise ja prognooside koostamisega toime suurepäraselt, kipuvad üksikinimese vajadused ja käitumine selle taustal kaotsi minema. Kui palju peaks epidemioloogid olema oma leidude tuginedes ühe või teise poliitika või otsuse eestkõnelejad?

Rahvatervishoiu üks osa on anda edasi teadustulemusi viisil, et neid rakendada annaks. Selle teine osa on teaduse arendamine. Arvan, et need on kaks erinevat tegevust, mida tuleks lahus olla ja sel on omad eelised.

Hea teadlane peab olema valmis kõigeks. Mingi poliitika eestkõnelejaks hakates on palju raskem hiljem oma eksimusi tunnistada ja soovitada millegi muu tegemist. Meil on ruumi nii millegi propageerijatele kui ka teadlastele, kuid nende rollide segamine ei lõppe tavaliselt kuigi hästi.

Kas keegi on suutnud neid kahte edukalt klapitada?

Ma olen selles kindel, kuid mulle isiklikult oleks see liiga raske ja eelistan jääda teaduse tegemise juurde. Teadlane peab olema tõe suhtes agnostiline. Mitmed minuga sama ametit pidavad inimesed, keda ma imetlen, on samas rohkem aktivistide laagris. Nende eesmärk on muuta inimeste käitumist, et sellega nende elu paremaks muutuks. Selleks peavad nad aga teadma, mis inimeste jaoks õige on. Mina tunnistan aga, et ei tea, kus see lõplik tõde on, isegi kui üritan seda välja selgitada.

Andmeid saab koguda mitmel viisil ja neid ka erineval moel tõlgendada, kuid neil on komme tuua ilmsiks nähtusi, mida me ise ehk mõnikord tunnistada ei tahaks. Kui palju poliitikud epidemioloogilisi andmeid seetõttu hindavad, arvestades, et need viitavad ühiskonnas sageli mõnele süstemaatilisemale probleemile, mida lihtsa meditsiinilise sekkumisega ei paranda?

Selle hea näide on tubaka suitsetamine. Teadustööd tehti mitmete aastakümnete vältel, sellest suurem osa 1950.–1970. aastatel. See näitas, et tubaka suitsetamine seostub mitmete kahjulike mõjudega, sh eluea lühenemise ja mitmete haigustega. Muutus inimeste harjumustes nõuab aga sotsiaalset liikumist ja poliitilist tahet, maksude kehtestamist, poliitikate muutumist, jne.

Teadlased võivad küll raporteid ja uuringuid teha, kuid nad pole ise parimad inimesed muutuste esile kutsumiseks. Siin tulevad mängu poliitikud ja ühiskond tervikuna peab otsustama, et aeg on selleks küps. Näiteks kehtestati meil USA-s 20. sajandi alguses kuiv seadus, mis keelas alkoholi müümise, kuid sellel olid katastroofilised sotsiaalsed tagajärjed, sest inimesed ei tulnud sellega kaasa.

Teadlased võivad küll muretseda oma muutuva positsiooni pärast ühiskonnas, kuid sellegipoolest kasutavad poliitikud vähemalt Eestis nende tulemusi oma poliitiliste vaadete toetamiseks, isegi kui need on kohati risti vastupidised. Kui sageli näete te epidemioloogiliste uuringute järelduste väärastamist, et neid saaks rakendada neid seejärel oma poliitilise vankri ette?

Seda juhtub kogu aeg. Ilmselt langeb meie arvamus kokku, et teadlase ülesanne on esitada oma väiteid nii selgelt ja üheselt mõistetavalt kui võimalik. Arvan, et rahvatervishoiu vallas on aktivismile ruumi, kuid teadlase roll lõpeb sellega, kui oled mingile tulemusele jõudnud.

See ei ütle sulle midagi selle kohta, milline peab olema seda probleemi lahendav sotsiaalne poliitika. Isegi suitsetamise puhul polnud selge, et seda peaks sirgjooneliselt keelama. Arvan, et inimesi tuleb riskide osas harida, millist hinda nad mingi käitumise eest maksavad, kuid otsuse peavad langetama nemad.

Teadusajakirjanikuna mõtisklen aeg-ajalt, kas teadustulemuste vääral tõlgendamisel ei lange vähemalt osa vastutusest teadlastele endile. Praegune teadusuuringute avaldamiskultuur soodustab väga selgete piiride tõmbamist, millest alates muutub mingi asi oluliseks ja selle piiri ületamise nimel ka alateadlikult pingutatakse. Samal ajal loob see maailmast must-valge pildi, meid ümbritsev maailm on samas tavaliselt kogum halli erinevatest varjunditest.

Nõustun sellega täielikult. Tegelikult olen ma terve karjääri vältel kuulutanud, et teadlased peaksid hoiduma statistilise olulise hindamisest. Minu õpetuse järgi ei peaks seda üldse tegema. See on aga vaid üks viisidest, mis võib viia teadlast oma tulemuste liigse lihtsustamiseni. Antud juhul võib see päädida vale tulemuseni jõudmisega.

Kui võtta ühe selle äärmusliku näitena toitumisteaduse, kuidas sellest august välja ronida? Kas selleks mõned lihtsad nipid või nõuab see terve kultuuri muutmist?

Ma arvan, et selleks on vaja kultuurilist muutmist. Kui parafraseerida kvantfüüsikaga tegelenud Max Plancki, uued ideed ei juurdu teaduses mitte nende vastaste veenmisega, vaid vanad inimesed peavad eest ära surema.

Millist rolli peaksid selle juures mängima teadusajakirjad? Kui palju on kasu kosmeetilistest muutustest, nagu olulisuse tõenäosusest ehk p-väärtusest vabanemisest, mille alusel tavaliselt alternatiivseid selgitusi kõrvale heidetakse?

Teadusajakirjad võtavad lihtsalt aluseks nende toimetajate ja lugejate otsused ja veendumused. Need pole paremad inimestest, kes seal töötavad. On aga õige viide, et see on laiem hariduslik probleem. Teadlaste harimine on miski, mida ma olen püüdnud kõik need aastad teha.

Viimase 15 aasta jooksul tabas mitmeid teadusvaldkondi nn replikatsioonikriis. Järsku tunnistati, et mitmeid tunnustatud tulemusi polegi võimalik teatud piirides korrata. Ehkki see tuli teadusele ja avalikkusele teatud mõttes kasuks, sundides meid küsima, millele need säravad pealkirjad toetuvad, mis oli selle miinuspool?

Ühe selle tulemusena näeme rohkem kliiniliste uuringute pjedestaalile paigutamist. Minu arvates peetakse neid liigselt au sees. Kui need oleksid nii ideaalsed, kui need mõnede hinnangul on, piisaks tõe välja selgitamiseks vaid ühest katsest. Näeme aga, et nende kordamisel jõutakse erinevale tulemusele ehk need pole ideaalsed. Seeläbi tuleks neid kohelda kui ükskõik millist teist uuringut.

Minu jaoks on veidi veider, kuidas mõned tervishoiuvaldkonnas töötavad inimesed usuvad, et põhjuslikku seost saab tõestada vaid juhuslikustatud kliinilise uuringuga. See on aga vale tõlgendus. Õige tõlgendus on, et lõplikult ei saa tõestada põhjuslikku seost mitte millegagi. Alati on oma roll teoreetilisel raamistikul, mida me kasutame.

Osutaksin ka, et leidub mitmed teadusharusid, kus pole võimalik kliinilisi katseid üldse läbi viia, kuid need arenevad sellele vaatamata. Näiteks õpivad astrofüüsikud universumi kohta päris palju, kuigi nad ei tee tähtedega katseid. Seega on minu arvates uuringute hierarhilisest püramiidist rääkimine kohatu. See on mõttetus.

Kuidas peaks siis selliste selgete väliste tundemärkide puudumisel laiem avalikkus aru saama, mis on parasjagu teadlaste arvates kõige parem teadmine mõne valdkonna kohta või mida usaldada tasub? Tõenduspõhise meditsiini üks käilakujudest Gordon Guyatt on käinud välja näiteks mõtte elavatest ehk vastavalt uuele infole jooksvalt muutuvatest ülevaateartiklitest.

Teaduslike ideede populariseerimisel on alati oma roll, eriti kui need on keerulised. Ent selle juures on oht liigsete lihtsustuste tegemiseks. See süstib inimestesse liiga palju julgust, et miski on usaldusväärne.

Mõnikord pööratakse need tulemused hiljem pea peale. Näiteks kuulutati minu nooruseas, et või asemel tuleb margariini süüa, kuna see on tervislik ja hea. Hiljem sain teada, et margariinil on omad probleemid ja peaks sööma midagi muud, näiteks võid.

Mõistan, kuidas see teaduslikus mõttes toimub. Vastavalt uutele uuringutele tuleb ilmsiks uusi fakte, mis meie mõtteviisi muudavad. Nõnda ongi avalikkusele liiga selge sõnumi saatmine ohtlik. Reeglina on inimesed seda tehes milleski kindlamad, kui nad tohiksid olla. Avalikkusele ei meeldi muidugi määramatusest kuulda. Kui keegi ütleb, et miski võib niimoodi olla, ei jäta see kuigi head muljet.

Avalikkuse jaoks on see raske, kuid oleks väga kasulik mõista, et teadmised kuhjuvad aegamisi ja selle käigus näeme mitmeid keerdkäike. Pikemat ajavahemikku vaadates on progress nähtav, ent peaksime söandama lasta oma ellu määramatust. Me ei pruugi olla alati täiesti kindlad, kuid mõnikord tuleb oma käitumist muuta. Siin tulevadki mängu individuaalsed otsused.

Kui vaatame epidemioloogia tulevikku, milline võiks see välja näha? Ühelt poolt koguneb üha rohkem andmeid, kasvõi geeniandmete või liikumismonitoride kogutava teabe näol, mis võimaldavad arvestada uuringutes üha rohkem inimeste eripäradega, kuid samas tunneb ühiskond üha rohkem muret selle pärast, kes neid kasutab. Kus on kuldne kesktee?

Mul pole sellele head vastust. Epidemioloogia on juba praegu hoopis teistsugune, kui ajal, mil ma oma karjääriga algust tegin. Kasutame palju rohkem andmeid. Mõnes vaates on privaatsust praegu hoopis vähem, kuigi tunneme selle pärast rohkem muret.

Kogutavad andmed on olnud seni teadusele väga kasulikud ja oleme palju õppinud, ent privaatsusküsimused on tähtsad. Teisalt meeldib mulle, kui meil andmed olemas on. Need aitavad kõiki. Võib-olla peame inimestele selgemalt näitama, mida nad nende andmete eest saavad, kuid ma ei tea, kuhu me praegusel kursil välja jõuame. Euroopas on see mõnevõrra suurem probleem kui näiteks USA-s.

Ja lõpuks, mis on üks soovitus, kuidas praeguses maailmas paremini hakkama saada?

Julgustaksin inimesi olema skeptilised ja kaaluma võimalust, et erinevad vaatenurgad võivad tõele vastata, mitte vaid nende oma. See tuleb kõigile kasuks.

Ken Rothman (snd 1945) on Ameerika epidemioloog, kes on avaldanud karjääri vältel enam kui 600 teadusartiklit, millele on viidatud ligi 87 000 korral. Tema kaasautorlusel ilmub praegugi aastas mõnikümmend teadusartiklit. Muu hulgas on ta ka kahe laialt kasutatava epidemioloogiaõpiku "Modern epidemiology" ja "Epidemiology: an introduction" autor. Nõukogude Liitu, sh Eestit külastas ta teaduskoostöö algatamiseks esmakordselt 1975. aastal.