In Wissenschaft und Forschung stößt man häufig auf den Begriff "mechanistische Evidenz". Doch was bedeutet dieser Begriff? Die KI der Microsoft-Suchmaschine "Bing" gibt dazu folgende Antworten. Sie klingen überzeugend, doch Microsoft weist darauf hin, dass man bei Auskünften seiner KI bis auf Weiteres mit Überraschungen und Fehlern rechnen muss.

Mechanistic Evidence ist ein Begriff, der in der Wissenschaft verwendet wird, um Beweise zu beschreiben, die sich auf die Mechanismen beziehen, die für ein Phänomen oder eine Intervention verantwortlich sind. Mechanismen sind die Entitäten (z.B. Personen), Aktivitäten, Organisationen und Interaktionen, die zu einem bestimmten Ergebnis führen. Zum Beispiel ist die DNA-Replikation ein Mechanismus, der für die Vererbung von genetischen Merkmalen verantwortlich ist. Mechanistische Beweise können helfen, zu erklären, wie und warum etwas funktioniert, zu extrapolieren, zu generalisieren, zu prognostizieren und zu entdecken.

Es gibt verschiedene Arten von mechanistischen Beweisen, je nachdem, ob sie die Existenz oder das Funktionieren eines Mechanismus zeigen oder ob sie aus einem Mechanismus abgeleitet werden. Einige Beispiele lauten:

► Evidence-based Mechanism (Beweise für einen Mechanismus): Dies sind Beweise, die zeigen, dass ein Mechanismus existiert und wie er funktioniert. Zum Beispiel können molekulare, zelluläre oder tierexperimentelle Studien Beweise für einen Mechanismus liefern, der eine Krankheit oder eine Arzneimittelwirkung verursacht.

► Mechanism-based Evidence (Beweise aus einem Mechanismus): Dies sind Beweise, die einen Mechanismus nutzen, um verschiedene Zwecke zu erfüllen, wie z.B. die Analyse von Nebenwirkungen, die Erklärung von Ergebnissen, die Extrapolation von klinischen Studien auf die Praxis, die Vorschläge von praktischen Verfahren, die Information von Arzneimittelentdeckungen und die Generierung von testbaren Hypothesen. Zum Beispiel kann ein Mechanismus, der die Wirkung eines Arzneimittels auf einen Rezeptor erklärt, verwendet werden, um die Dosis, die Wirksamkeit, die Sicherheit und die Interaktionen mit anderen Arzneimitteln vorherzusagen.

► Mechanistic Reasoning (mechanistisches Argumententieren): Dies ist die Kombination von mechanistischen Beweisen und probabilistischen klinischen Beobachtungen, um die Wirksamkeit einer Intervention zu bewerten. Zum Beispiel kann eine klinische Studie, die einen positiven Effekt eines Arzneimittels auf ein klinisches Ergebnis zeigt, zusammen mit einem Mechanismus, der diesen Effekt erklärt, ein stärkeres Argument für die Wirksamkeit liefern als jede Art von Beweisen allein.

Mechanistische Beweise sind wichtig für die Wissenschaft, weil sie helfen können, Kausalität zu etablieren, Unsicherheit zu reduzieren, Wissen zu erweitern und Innovationen zu fördern. Allerdings sind mechanistische Beweise nicht immer ausreichend oder zuverlässig, und sie müssen mit anderen Arten von Beweisen, wie z.B. randomisierten kontrollierten Studien oder systematischen Übersichten, ergänzt und abgeglichen werden.

Wenn Sie mehr über mechanistische Beweise erfahren möchten, können Sie einige der folgenden Quellen konsultieren, die ich für Sie gefunden habe:

► Evidence-based Medicine and Mechanistic Evidence: The Case of the Failed Rollout of Efavirenz in Zimbabwe: Dieser Artikel diskutiert, wie die Vernachlässigung von mechanistischen Beweisen zu einer schlechten medizinischen Entscheidung in Bezug auf die Behandlung von HIV-Patienten in Simbabwe führte.

► Defining Aspects of Mechanisms: Evidence-Based Mechanism (Evidence for a Mechanism), Mechanism-Based Evidence (Evidence from a Mechanism), and Mechanistic Reasoning: Dieses Kapitel definiert die verschiedenen Aspekte von Mechanismen und die damit verbundenen Arten von Beweisen und gibt einige Beispiele für ihre Anwendung in der Pharmakologie.

► An Introduction to Mechanisms: Dieses Kapitel gibt eine Einführung in die Konzepte und Methoden der Mechanismenforschung und erklärt, wie sie mit klinischen Studien kombiniert werden können.

► IARC Monographs: Updated Procedures for Modern and Transparent Evidence Synthesis in Cancer Hazard Identification: Dieser Artikel beschreibt, wie die Internationale Agentur für Krebsforschung (IARC) mechanistische Beweise zusammen mit epidemiologischen Beweisen verwendet, um die krebserzeugende Wirkung von verschiedenen Expositionen zu bewerten.kung von verschi

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Jedes komplexe Problem hat eine Lösung, die einfach, naheliegend, plausibel – und falsch ist.
– Frei nach Henry Louis Mencken (1880–1956) –