journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1003266
かつては「個々の患者のケアに関する意思決定を行う際に、現在の最善のエビデンスを良心的、良識的、かつ明示的に使用すること」と修辞的に定義されていたが、今では無意味となってしまっている [1]
エビデンスに基づく医療は、特定の哲学的前提に基づいている。それは、
- 経験的な調査によって確認可能な唯一の真実、
- 介入には特定の効果の大きさがあるという直線的な因果関係の論理
- 主に方法論的な用語で定義された厳密さ（特に、好ましい研究デザインの階層とバイアスを検出するためのツール）、
- 問題解決への脱構築的なアプローチ（エビデンスベースは、焦点を絞った質問に答えること
によって構築され、典型的には「PICO」（population-intervention-comparison-outcome）としてフレーム化されている[2]。
しかし、パンデミックの問題には、このような仮定がほとんど当てはまらない。
パンデミック規模の問題は、様々な方法で枠組み化され、論争されることがある。COVID-19に関連したいくつかの研究課題、特に薬剤とワクチンに関連したものは、無作為化比較試験に適合している（そのような試験が可能な場合には、驚くほどのスピードと効率で実施されている [3, 4]）。
しかし、多くの知識のギャップはより広範にあり、以下のようなPICOスタイルの質問に還元することはできない。
- ケアホームでの死亡は回避可能だったのか [5]？
- 個人用保護具の世界的なサプライチェーンが崩壊したのはなぜか [6]。
- 医療システムの回復力は、パンデミックを制御する上でどのような役割を果たしているのか [7]。
などなど。
このような疑問やその他の広範な疑問に対して、焦点を絞った疑問に対する決定的な（すなわち、統計的に有意で広く一般化可能な）答えを出すように設計された、対照的な介入実施対介入中止の実験の厳格な単純さは空虚である。
特に、上流の予防的公衆衛生介入は、人口全体にわたって広範かつ持続的な行動変容を支援することを目的としている（選択されたサンプルにおける短期的な行動変容の影響を試験するのとは対照的に）ため、このような計画に適していることはほとんどない[8, 9]。
食事や運動などの従来型の対策であれ、手洗い、社会的距離の取り方、顔を覆うことなどのCOVID-19関連の対策であれ、集団全体の公衆衛生介入を実施する際には、行動を変えるように個人を説得するだけでなく、そのような変化を起こしやすく、持続しやすいように環境を適応させなければならない[10-12]。
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人口全体を対象とした公衆衛生の取り組みは、典型的には反復的で、局所的に成長し、経路に依存するものであり、迅速な評価と適応のための確立された方法論をすでに持っている[9]。しかし、エビデンスに基づく医療は、このような計画を「方法論の質が低い」と分類する傾向にある [13]。
これは以前から公衆衛生の実践における問題として認識されていたが [11]、支配的なパラダイムの不備が突然、ミッションクリティカルになってきた。エビデンスに基づいた医療は、研究デザインが問題の性質を反映しなければならないことを認識している一方で（例えば、無作為化試験は治療の問題においてのみ望ましい [13]）、上級科学者でさえも、時としてそのエビデンスの階層を過剰に適用してしまうことがある。
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英国の権威ある王立協会の学者からなる学際的なグループが最近、実験室科学、数学的モデリング、政策研究からのエビデンスに基づいて、一般の人々によるフェイスマスクの使用をレビューした[14]。
この報告書は、疫学者から「非系統的」であることと、堅牢な無作為化比較試験からの効果の大きさの定量的な推定がない中で政策的行動を推奨しているとして批判された[15]。
このような批判は、2つの疑わしい仮定をしているようである
- 第1に、この種の介入による影響の正確な定量化は可能であり望ましいことであり、
- 第2に、ランダム化試験のエビデンスがない限り、何もすべきではない、
ということである。
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今こそ、より目的に合った科学的パラダイムに目を向けるべき時であることは間違いない。複雑適応システム理論は、特定の因果関係を正確に定量化することは不可能であり（そのような関係は一定ではなく、意味を持って分離することができない）、不要である（重要なのは、特定の現実世界の状況で何が現れるかである）と提案する。
このパラダイムは、複数の要因が動的で予測不可能な方法で相互作用している場合には、自然主義的な方法と迅速なサイクル評価が好ましい研究デザインであることを提案している。
科学者が確実性、予測可能性、直線的な因果関係という目標を追求した20世紀のエビデンスに基づく医療の論理は、いくつかの状況（例えば、上で言及した医薬品やワクチンの試験など）では依然として有用である。
しかし、集団やシステムレベルでは、不確実性、予測不能性、非線形因果関係にどのように対処するのが最善かを研究するために、21世紀の認識論と方法を採用する必要がある[16]。
複雑なシステムでは、科学的調査を推進する質問は、
「効果の大きさは何か、他の変数が制御された後、統計的に有意か」ではなく、
「この介入は、他の要因とともに、望ましい結果に貢献しているか」である。
複数の介入は、たとえどれも事前に定義された変数に対して統計的に有意な影響を及ぼさなくても、異種の因果経路に対する異種効果を通じて、それぞれが全体的な有益な効果に寄与するかもしれない [11]。
このような影響を明らかにするためには、動的な相互作用と出現を重視した研究デザインを適用する必要がある。このような研究デザインには、綿密な混合方法によるケーススタディー（一次研究）や物語的レビュー（二次研究）などがあり、システム全体の相互関係を明らかにし、生成的な因果関係を浮き彫りにすることができる [16, 17]。
表1は、エビデンスに基づく医療と複雑系パラダイムとの間の哲学的対照をいくつか挙げている。Ogilvieらは、これらの2つのパラダイムをお互いに 突きつけるのではなく、一緒にするべきであると主張している [9]。
図1）に示すように、著者らは、無作為化試験（彼らが「エビデンスに基づく実践経路」と呼ぶもの）と自然実験（「実践に基づくエビデンス経路」）を、階層的なものではなく、補完的で再帰的な関係で描いている。
彼らは、「…介入研究（例えば試験）は、重要な不確実性を減らすことに焦点を当てるべきであり、無作為化されていない研究デザインは容認するのではなく受け入れられるべきであり、多様なタイプのエビデンスの有用性を評価するためには、よりニュアンスのあるアプローチが必要である」と提案している（203ページ）[9]。
動きの速い現在のパンデミックでは、何もしなかった場合の代償が、毎日発表される厳しい死亡率の数字にカウントされており、無作為化試験のエビデンスがない中で新たな政策介入を実施することは、科学的にも道徳的にも必要不可欠なこととなってきている。
リアルタイムで何かを予測することは難しいが、「エビデンスに基づいた実践」の遵守がCOVID-19に対する公衆衛生上の対応を助けたのか妨げたのか、あるいは「実践に基づいたエビデンス」に対応するための基準を明らかに緩めたことが最終的にはより効果的な戦略であったのかは、いつか歴史が教えてくれるであろう。