举个例子：目前，在临床和流行病学研究

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们的领域或知识领域正在发生一场“革命”，我们会感受到它并认识到它吗？如果会，我们会怎样感受到？

我认为流行病学领域可能正在发生一场方法论“革命”，但我并不完全确定。当然，在科学领域，不确定是我们正常状态的一部分。我们大多数人都喜欢这样。我多次感觉到流行病学领域正在发生一场革命。例如，在阅读科学文章时。在阅读哈佛大学 MA Hernán 和 JM Robins 即将出版的《因果推理》（ Chapman & Hall / CRC，2015 年）的最新草稿时，我看到了这种革命的迹象，我认为这些迹象很明显。我认为这场“革命”——或者我们应该称之为“复兴”？——正在深刻改变流行病学和临床研究的构想方式、因果推理的做出方式以及我们评估流行病学发现的有效性和相关性的方式。我怀疑它可能对健康、生命和社会科学领域科学证据的产生产生巨大影响。如果真是这样，那么大多数使用此类证据的政策、项目、服务和产品都会受到很大影响。而且，它将影响数千家机构、组织和公司，数百万人。
中，每周都会有“悖论”被解构。长期以来观察到的明显悖论，其因果解释充其量也令人生疑，现在却被证明几乎没有或根本没有因果意义。例如，虽然肥胖是 2 型糖尿病 (T2D) 的明确风险因素，但在已经患上 T2D 的人群中 南非电报数据库 ，肥胖者的情况比体重正常的 T2D 患者要好。肥胖糖尿病患者似乎比非肥胖糖尿病患者存活时间更长，临床病程也更轻。但现在有证据表明，这一观察结果缺乏因果意义。 （是的，观察结果可能确实真实，但缺乏因果意义。）这一论证来自医生、流行病学家和数学家，如 Robins、Hernán，以及 S. Greenland、J. Pearl、A. Wilcox、C. Weinberg、S. Hernández-Díaz、N. Pearce、C. Poole、T. Lash、J. Ioannidis、P. Rosenbaum、D. Lawlor、J. Vandenbroucke、G. Davey Smith、T. VanderWeele 或 E. Tchetgen 等。他们正在图论、计算机科学或人工智能产生的知识和方法的基础上构建方法论知识。也许可以解释认为上述“肥胖悖论”的观察结果缺乏因果意义的主要原因之一是“对撞机条件化”（在我们的例子中，只关注患有 2 型糖尿病的个体）在肥胖和生存之间建立了虚假关联。