Si no muere por causas accidentales, la información demográfica probablemente también lo pueda predecir. Es una estadística sin sentido, y quien lo dijo está mintiendo . Aquí hay un crujido crudo de estadísticas que prueba que esa afirmación tiene que ser una mentira, es solo una parte posterior del cálculo del tipo de sobre y es probablemente un poco errónea, pero es lo suficientemente buena para la tosquedad del enunciado original.
La vida útil de un hombre blanco nacido en 1970 sería de aproximadamente 68 años. Los datos de SSA muestran que esta cohorte se encuentra entre los nacidos en 1950 y 2000.
imagen de Life Tables
Luego, veamos qué nos diría una curva de campana recta.
¿Cuál es el papel de la respiración en el ciclo del carbono? ¿Es este rol importante?
¿Qué partes de la célula solo se encuentran en las células vegetales?
¿Son todas las bacterias autótrofos? Si no, ¿cuáles son los que no son?
¿Qué causa que ciertas personas suden más que otras a pesar de estar en el mismo entorno?
imagen de la desviación estándar.
2.2% es mayor que 2 sigma. Eso es entre 30 años, y 95 años, más o menos.
15.8% es mayor que 1 sigma. Eso es entre 70 y 90 años, aproximadamente
El próximo 34.1% a la mediana lo lleva al 50% (con errores de redondeo). Eso es 75 años.
tan solo basado en datos demográficos puros, para aproximadamente el 68% de la población (un poco sesgada) una mediana de 75 -5 años en el extremo inferior, + 10 años en el extremo superior, y para el 96% de la población, 75 -45 años en el low end, + 20yrs en high-end.
Ahora, tenga en cuenta los ajustes en el estilo de vida que conocemos: colesterol / dieta, azúcar en la sangre, fumar, exposición al sol, etc. Basándonos solo en estos factores, me imagino que puede calcular esa estimación por la mitad, quizás por un cuarto. Si es así, +/- 5 aterrizaría fácilmente dentro de 2 sigma.
Para alcanzar el significado, debe superar el poder predictivo de los datos demográficos sencillos, por lo que +/- 5 años no es una cantidad significativa cuando se transfiere a una población. Consígalo por un año, más o menos, y ahora estás hablando.
Ahora, factor el costo. Una encuesta de 10 cuestionarios llenó el mono de la encuesta cada año, y los datos recopilados y analizados, digamos $ 1 / por participante.
Un ensayo de TAGG de telómero (ver Ensayo de longitud de telómero TeloTAGGG) cuesta alrededor de $ 18 por participante. Ahora, ese costo puede disminuir significativamente si comienza a hacer millones de pruebas similares, pero la validación de dichos datos y las pruebas clínicas también harán que ese costo vuelva a subir, y eso no incluye factores como costos de capital, mano de obra, flebotomía, etc. ., etc.
Así que la longitud de los telómeros tendría que ser significativamente mejor que la demografía recta para alcanzar un nivel de importancia a un costo comparable. Es por eso que no ve salir ninguna prueba masiva y medir el efecto, porque la probabilidad de devolver un resultado significativo ajustado por la cohorte es casi imposible. En cambio, juegan el juego de los números, y los experimentos únicos controlados que pueden p-piratear a la importancia, como este juego que está siendo jugado por BioViva y Liz Parrish. Diablos, probablemente pueda agregar 20 años de expectativa de vida a una persona aleatoria nacida en 1970, como ella, con solo lograr que dejen de fumar, beber y usar drogas recreativas, y de ir a la veg, no se necesita terapia genética. Pero eso es “difícil”, por lo que la gente se tragará cualquier excusa de mierda para vencer el juego.
Tengo amigos, biólogos moleculares con experiencia en el nivel de doctorado en este campo, que son fumadores . Eso solo prueba la nulidad de la evidencia basada en hechos cuando se compara con el comportamiento humano. La evidencia de que fumar causa cáncer es algo así como cien o mil veces más demostrado que los cánceres de rata causados por el glifosato, y estoy hablando de ensayos de intervención de alta potencia en humanos frente a una rata de control prospectivo que obtiene tumores si los miras divertido antes de que termine un año.
Esa es la mentira de la gerontología basada en telómeros hoy en día : no existe una medida estadística que pueda rechazar la hipótesis nula, por lo que su trabajo es, y será, no demostrable durante bastante tiempo. Además, no da cuenta de la guerra, las enfermedades / pandemias, “el final de los antibióticos”, bla bla bla. Si no puede rechazar la hipótesis nula, entonces cualquier corredor de apuestas le dirá que no podrá extender la apuesta y perderá.
Incluso si fuera cierto, la correlación no es causalidad, y la intervención de los telómeros podría ser un cambio de silla de cubierta en el titánico de la salud humana. Nadie lo sabe. ¿Te importa hacer tus apuestas?
