明显致癌的事物

根据哈佛公共卫生学院的一项新方法，Costco 每年在全国范围内导致 120,687 例癌症死亡，而仅仅是因为居住在其仓库附近，您会感到震惊。民办高校多占83,782所。哈佛大学本身就造成了 5,842 例癌症死亡。居住在美国职业棒球大联盟球场附近导致的癌症死亡人数几乎是居住在美国职业棒球大联盟球场附近的 19 倍。这些结论显然是荒谬的，但它们来自哈佛大学研究人员用来“证明”核电站导致附近社区癌症的完全相同的方法。今年早些时候，亚当·斯坦和我指出哈佛大学的一系列研究表明核电站与较高的癌症发病率和癌症死亡率有关，这些研究都是无稽之谈。现在，我们在过去的几个月里重复了分析并进行了扩展，我们能够证明，无论您使用什么里程碑，他们的方法都会显示癌症风险和死亡率增加。这些研究根本没有证明任何有关癌症发病率的证据。让我们回顾一下：2025 年 12 月，哈佛大学 T.H. 的 Yazan Alwadi 领导的研究人员陈公共卫生学院在《环境健康》杂志上发表了一篇论文，声称发现居住在马萨诸塞州核电站附近的人们的癌症发病率有所增加。今年三月，这些研究人员在《自然通讯》上发表了一项扩大的全国性研究，声称得到了类似的结果——这次是着眼于癌症死亡率，而不是发病率。随后，《暴露科学与环境流行病学杂志》上发表了一篇论文，研究了肺癌、乳腺癌和结肠癌的关联。最近，一项关于总死亡率（而不仅仅是癌症）的研究发表在欧洲杂志《环境流行病学》上。这些论文根据距核电站的距离构建了一个“邻近度得分”，马萨诸塞州为 120 公里，全国研究为 200 公里（约 75 英里和 125 英里）。这些半径内的每个邮政编码或县都被视为暴露的，距离较近的位置权重较高。如果邮政编码或县位于多个站点的范围内，则效果是累积的。这意味着，靠近一座核电站的县的得分可能会低于距任何一座核电站较远但在许多核电站范围内的另一个县的得分。根据该邻近度得分，作者对县的邻近度和协变量集合进行回归测试结果（癌症发病率、癌症死亡率或总死亡率）。由此，他们使用统计系数，构建每个县、年龄和性别组的相对风险，并计算归因分数，从中得出 2000 年至 2018 年核电站造成的归因死亡人数。作者表示，他们的方法和结果为扩大研究计划提供了科学基础和公共卫生理由。但接近并不等于暴露。我们有测量核电站工人暴露程度的方法。虽然核工作人员受到的辐射暴露始终大于或等于周围公众所受到的辐射，但大多数受到密切监控的美国核工作人员每年都没有受到可测量的剂量。当工人接触辐射时，所接受的平均剂量仅为职业限值的 2%。如果核电站现场的操作员和工人每年受到的剂量在职业限值的零到五十分之一之间，那么5、10、25、50、120或200公里外的居民怎么可能从同一核电站受到任何可测量的剂量呢？在演讲中，作者们辩称他们的论文仅仅是显示关联性的生态研究，但从未证明因果关系。生态研究用于了解人群水平的结果和暴露之间的关系。这让我们不禁要问：暴露的机制是什么？嗯，根据作者的说法，我们可以忽略更广泛的文献和物理学，而是构建暴露途径和机制。 “生态研究”的使用在解释更广阔的世界方面提供了很大的余地。在过去的几个月里，我们重复了这些论文的结果。作者为我们提供了八行代码，并回答了几个有关协变量的问题，但这些问题并未复制结果。我们的大部分复制都是通过第一原则结合反复试验来完成的。一旦我们相当接近第一个全国癌症死亡率研究的结果，我们就采用了该方法并将其应用于许多其他里程碑。分享 一切都会致癌。听起来很陈词滥调；也许加州的那些警告标签一直都是对的。但多亏了 Alwadi 等人创建的方法，我们现在可以证明任何事物都会导致癌症。哦，对不起，那是