この視点は、グローバルヘルスに対する重要な新たな脅威である、大規模な回顧的データベースから派生した検証されていない臨床信号の増加に対処します。がん、加齢、精神科にわたる3つの高プロフィールな実例を通じて私たちの科学的経験を明らかにすることで、臨床の現実と国家のゴールドスタンダードから切り離されると、洗練された統計モデリング（例：コックス回帰、傾向スコアマッチング）がどのように疫学的な不可能性を無意識に結晶化させるかを議論します。さらに、安定しないビッグメディカルデータの解釈を通じて、意図しない医療の誤情報が系統的に生成されることを説明するために、e-医原病の概念を引き合いに出します。また、臨床信号が疫学的妥当性の薄い赤い線を超えるかどうかを確認するために正式な感度ストレステストを実施しました。この貢献は、不安定な信号が公衆衛生政策に沈殿するのを防ぐために、科学的記録の体系的な認識論的維持を主張します。
マルコ・ロケッティ（サン）がこの問題を研究しました。