文章要旨：
政府與醫師現在所推薦的疫苗及抗病毒藥物真的能有效防治現在爆發的H1N1豬流感嗎？答案是不知道，但有一樣是可以肯定的，那就是現在大部份有關證明疫苗及抗病毒藥有效的證據其實是建基於不嚴謹，甚至是不科學的實驗研究。
人們對疫苗及抗的病毒藥物很多時只是抱持教條主義甚至是宗教式的信念，盲目把顯示疫苗藥物無效的實驗評為錯誤，反而毫不懷疑接受一些不科學及不嚴謹、只是能支持自己信念的研究數據，當懷疑論者提出要求進行嚴謹的隨機雙盲實驗以進一步驗證時，疫苗及抗病毒藥物的支持者卻以「不道德」為由而加以拒絕，指疫苗及藥物已被證明有效，不應用實驗剝削病人使用有效防治方法的權利。
這種做法既不科學又不合邏輯，我們不能把一些不科學不合理的論據視為有力支持自己觀點的「鐵證」或認為這是很多科學家及研究傳統上都認同所以證明是正確，這會犯上不當預設的邏輯謬誤，而不做所謂「不道德」的實驗正意味著美國政府必需停止大部份藥物的開發及改進等科研工作及制度，因為科學及制度上皆要求藥物都經過那種嚴格的科學實驗才能證明其有效安全，以防安慰劑效應或其他因素干預實驗結果的真確性，以保障病人的健康及利益。
人們實在不應盲目相信疫苗及抗病毒藥物的效力，其他如洗手、家居隔離等衛生措施是被認為更可靠有效的預防方法，我們亦需要清楚瞭解疫苗及抗病毒可能產生的副作用，充份衡量利弊後再決定是不否採用才是明智的做法。
本人只是翻譯、節錄及重新編排以下原文的內容，並不能確保文章會否出現事實性的錯誤。
英文原文：
Does the Vaccine Matter?
http://www.theatlantic.com/doc/print/200911/brownlee-h1n1
---------------------------------
疫苗及抗病毒藥物支持者的理據：
- 流感疫苗
流感很少直接導至死亡，通常是流感病毒使那些長期病患者的舊疾惡化或引起其他的併發症如肺炎而間接使疾患死亡。
因此透過「群體研究」(cohort studies)的方法，研究人員在研究流感疫苗的功效時比較已注射疫苗與沒有注射疫苗人士在流感季節因各種原因(流感通常不直接殺死疾患)而死亡的數字，總結多個實驗研究得出一個結論：疫苗能減少50%的死亡率。
醫師兼研究人員Sumit Majumdar認為只要為兒童、健康工作者及其他人注射疫苗，便能產生「群體免疫」(herd immunity)，即因為流感傳播減少，長者亦會因少了感染流感的機會而間接受惠。
- 抗病毒藥物特敏福(Tamiflu)，學名為oseltamivir
透過「群體研究」(cohort studies)的方法，2006年11月由藥廠授權 的Roche實驗室宣稱Tamiflu能大大減少流感的死亡率達2/3，減少兒童出現肺炎併發症達53%。Centers for Disease Control.(CDC，美國疾病控制中心)的網站稱Tamiflu能「make you feel better faster」，能夠縮短流感症狀病情達24小時。
雖有一些副作用，如1/5的人會出現反胃或嘔吐，1/5的兒童會出現神經性的副作用，例如焦慮或自殺，日本的藥物安全監視學會主席Rokuro Hama稱由2001-2007年在日本有50個死於心跳呼吸驟停的人士被認為與Tamiflu的副作用有關，但支持者稱大多數副作用是輕微及短期，與因流感而引發致命併發症的風險相比，藥物的副作用還是可以接受的。
疫苗及抗病毒藥物懷疑論者的理據：
- 流感疫苗
(1)減少50%的死亡率根本不合理，很可能是「健康用戶效應」做成的假像
在美國流感只佔各種死因之中很少的比例，至於在老年人，即使把因併發症的死亡也計算在內，在冬季也只佔所有老年人的死亡原因的10%，知名醫學評論家兼醫 師Tom Jefferson認為說疫苗減少至少50%的死亡率根本不合理，因為那等於說疫苗不單防流感，還預防跌死、燒死、心臟病、中風及交通意外。
資深研究員兼醫師Lisa Jackson於2004年提出疫苗有效的假像的原因極可能是所謂的「健康用戶效應」(healthy user effect)，即因為普遍上注射疫苗的人原本就較不注射的人有更健康的身體或更注重健康。
Lisa Jackson等研究者用了8年時間，深入研究與蒐集72,000名年齡在65歲或以上的老年人的醫療數據，尋找及分辨出已注射及未注射流感疫苗的人士，再對比兩組人士在非流感季節的死亡 率(包括任何死因)，結果發現即使在非流感季節，那些未注射流感疫苗人士的死亡基準風險仍比那些已注射的遠超出60%，進一步印證「健康用戶效應」的理 論。
作為國際認可流感及疫苗的流行病學專家與教授Lone Simonsen則認為以上是優秀且小心的流行病學研究。
(2)資料顯示疫苗並不能減少死亡率
從疫苗的歷史中亦發現疫苗效力的可疑之處，如在2004年疫苗的接種率雖因產量而下降40%，但死亡率卻沒有上升；
在1968及1997年由於專家錯誤 預測該年流感流行的品種，理論上該年所生產的疫苗無法有效預防該品種的病毒，可是該年因流感而死或因流感導至某些疾病惡化而死的死亡率並沒有發生波動；
醫師兼研究人員Sumit Majumdar又提到1989年在美國及加拿大，65歲或以上長者流感疫苗的接種比例只有15%，現在則有65%，可是整體上在流感季節長者的死亡率並 無下降，反而上升了。
(3)缺乏科學嚴謹及客觀的研究資料證明
Sumit Majumdar曾領導一個國際小組，分析數百個流感疫苗相關的研究，發覺大多數研究都有很大的缺憾，被Majumdar認為是垃圾，他認為目前只有四個研究的實驗設計是恰當的，足以客觀驗證流感疫苗的效力，有兩個研究顯示疫苗對一些病人，如在學生時代、沒有健康問題(如哮喘)的兒童可能有效，而另外兩個研究則為效果不明顯或無保護效力。
- 抗病毒藥物特敏福(Tamiflu)
(1)藥廠及FDA不承認早前所說有關藥物很有效的言論
2009 年8月在Food and Drug Administration (FDA，美國食品及藥物管理局)的指示下，藥廠在其網站宣稱並沒有任何證明Tamiflu能減少因季節性流感、禽流感及大流行流感所導至的往院率、死亡率及經濟衝 擊，FDA的發言人稱他們並沒有察覺到任何來自Roche實驗室可證明其2006聲稱Tamiflu是有效減少流感死亡率的資料及數據。
(2)所謂有效極可能是由其他因素做成
Tamiflu的價格達10美元一顆，大多數吃得起的都是較為富有的，有很多證據顯示富裕人士比貧困人士更能抵抗包括流感 在內的傳染性疾病，在2003及2009年，對隨機雙盲測試的評審研究發現那些研究中的受試人數仍不足夠解答Tamiflu是否能防止流感併發症肺炎。
(3)藥廠及其董事拉姆斯菲爾德在事上有極大的利益衝突
由於感受到東南亞致命禽流感的威脅，美國於2005年11月由當時的總統喬治布殊推動國會立法批准達10億美元的預算生產與儲備抗病毒藥物，結果國會批了18億給軍隊，當時的國防部長拉姆斯菲爾德為藥廠Gilead Sciences的重要董事，拉姆斯菲爾德稱他已迴避了任何涉及Tamiflu的政府政策決定，但該年Gilead的股價在計劃公佈後仍上升了50%，現在則佔有85-90%的市場。
藥廠及拉姆斯菲爾德在流感疾病防治政策上有極大的利益衝突，他們提供的科學數據及防治政策可能有不客觀的地方，必需加以小心看待。
(4)亂用抗病毒藥物會使病毒產生抗藥性
醫生David Newman認為鼓勵人們在出現輕微流感症狀時便使用這兩種處藥會使病毒產產抗藥性，生物醫學訊學訊息學副教授Daniel Janies指出現階段豬流感對大部份人類健康所做成的威脅極為輕微，在那麼早期的時段用藥只是短視的表示，事實上人們已發現不少病毒出現抗藥性的例子， 而世界衛生組織已在8月中發出指示，特敏福及樂感清只應用於病情嚴重或有高危因素的病人身上。
其他相關批評
(1)流感死亡率的資料不太準確
人們在流感季節常會出現一些不適的症狀，例如頭痛、發燒、咳嗽、打噴嚏等令不不太舒服，但實際中當中只有大約7-8%是由流感病毒引起的，有超過200種微生物感染能引起上述症狀，而更甚的是在一季中，有三分之二疑似流感的病症是無法找到致命原與原因的。
目前測試是否感染流感最有效的方法為在實驗室進行Q-tip測試，但大多數病患都沒有進行這樣的化驗，如果一個長者死於類似流感的疾病，通常在沒有經過化驗的情況下便把死因視為感染流感病毒。
現在有關流感死亡率的數據可靠性成疑，必需再作嚴謹的研究以求得更可信的結果。
(2)「群體研究」(cohort studies)並不可靠
「群體研究」的可靠性不足，被研究的人群在很方面都不同，例如教育、生活方式、收入與及其他因素，以上這 些都有會影響死亡率並產生混淆，因而很容易做成研究上的偏差，儘管研究者可以把已知會影響結果(死亡率)的因素計算在內並作出調整，但研究者卻不可能把一 些未知可影響結果的因素計算在內，所以仍有很大機會因這些閃失而使整個研究的結果變得全盤錯誤。
(3)任何支持疫苗有效的「可能性」解釋都需經嚴禁實驗才能驗證
儘管疫苗的支持者則稱上述Sumit Majumdar對疫苗觀察(疫苗不能減少死亡率)為「社會生態學的錯誤」(ecological fallacy)，他們認為是環境的轉變導至死亡率上升，或許流感病毒變種成更具傳染力，能傳給更多人(包括一些己注射疫苗的人)，或許病毒變得更至命， 或許飲食的改變削弱了長者的免疫能力，但他們卻從不把疫苗無效的假設放在考慮之列。
進行嚴謹的隨機雙盲實驗才是驗證以上各種「可能」的真確性以及疫苗與抗病毒藥物是不否有效的最佳方法，所謂的「群體免疫效應」也需要透過該實驗才能知道是否真確，即使實驗 的設計會有點複但仍並非不可能做到，可是卻被CDC的官員Nancy Cox 及 NIH的官員Anthony Fauci等人以道德為由而拒絕。
曾有調查發現高達50%的健康工作者並不願接受人類豬流感疫苗注射，相信其中一個原因是他們不太相信疫苗的效力，嚴謹的隨機雙盲實驗有助醫護人員正確決定是否接受疫苗注射。
(4)使公眾過度的恐慌反不利對抗流感，更做成其他禍害
在 2009年的春季由於新聞及大氣媒體對豬流感的報導及警告引起了公眾過度的恐慌，不少人只要有一些類似流感的症狀，就立即到醫院急症室看病，結果導至急症室過 於擠擁，這種情況做成了不少危害。
一來急症至被很多沒有需要的人士使用，導至那些有真正需要的人士無法使用，做成死亡率的上升，二來病人全都聚在一個空間 有限的地方，製造有利於病毒傳播的環境，那些只因恐慌而來急症的人士很可能會被急症室中真的流感病人所感染，加快了流感傳播的速度與效率。
豬流感的致命性與一般流感差不多，不是一些高危疾病。
(5)除了疫苗及抗病毒外，還有其他更可靠的衛生措施
儘管沒有證據，可 是CDC的Nancy Cox 及 NIH的Anthony Fauci等人政府人士卻認為他們必需做一些事以對抗豬流感，而儲備Tamiflu及對推薦民眾使用就是他們最佳最可做的事情了
Sumit Majumdar亦稱疫苗給人們安全的錯覺，錯誤地以為流感疫苗能減少50%的死亡率或很難再投放資源以提供更好的治療方法，一些預防措施，如洗手、「社 區隔離」(social distancing)，包括自願或強制家居隔離、停課等都是有效的對應辦法，但過往鮮有討論。
Sumit Majumdar認為政府有責任教育公眾以上的防治知識及其重要性，並在政府官員、媒體、保健員、公眾共同合作下推行上述的計劃，這是除了疫苗及抗病毒藥 物外最佳的保護方法。
兒科醫師兼醫學史家Howard Markel也同意勤洗手、避免前往公共地方以及向隔離在家中的病人提供食物及食水都是可減慢流感傳播速度的辦法，這些政策在墨西哥及英國皆由政府主動推行。
(6)歷史上盲目相信疫苗藥物及藥廠急於追求利潤的現像危害病人的性命
早在1925年，獲得普利策獎的美國小說Arrowsmith便諷刺人們盲目信念及藥廠急於追求利潤而扭曲科學現實的現像。
在80及90年代，那種健基於薄弱證據下的教條主義信念更公然以神聖不可侵犯及超過科學研究的 姿態出現，例如癌症專當時曾相信高劑量化療及骨髓移值是治療女性乳癌最佳的方法，並拒絕為此種做法進行隨機的臨床測試，以比較一些毒性較低的療法的效果， 因為那些專家都認為這是「不道德」的做法，結果在1999-2000年人們總結研究後認為高劑量化療及骨髓移值只是會殺死病人。
另一個例子則是在1970 年，當時醫生發覺某藥物好像能很好的調節心臟跳動節拍，於是便處方該藥給那些心跳節拍不規律的病人以減少病人死亡的風險，那些傑出的心臟病專家同樣以「不 道德」為由拒絕為病人做對照實驗，直至1989年由政府贊助的研究在進行雙盲實驗後發現那些接受該處方病人的死亡率比接受安慰劑的病人高出1/3至1 /2。
關於疫苗及抗病毒藥物支持者表達自己「信仰」的言論
CDC流感的處長 Nancy Cox認為注射流感疫苗是最有效預防流感的辦法， National Institute of Allergy and Infectious Diseases的局長 Anthony Fauci則毫不懷疑疫苗能提供一定保護的說法，並認為反對者只佔少數，但當有人提出反對的證據時，這些人便會發表激烈的佈告或講話(people pound the pulpit)，以歇斯底里的方式反擊。
作為資深研究員兼醫師的Lisa Jackson在提出懷疑疫苗的言論時常常收到一些教條主義式而非科學的回應：『No good can come of [asking] this,』、『Potentially a lot of bad could happen' for me professionally by raising any criticism that might dissuade people from getting vaccinated, because of course, 『We know that vaccine works.』，意指任何指責疫苗無效的論調都是不好的，因為醫學專家們都肯定疫苗是有效的，這是普通的常識(prevailing wisdom)。
很多醫學專家只簡單地拒絕相信Jackson等人有關「健康用戶效應」(healthy user effect)的研究報告，頂尖的醫學期刊 Journal of the American Medical Association中其中一個流感專家寫道：「要接受那個實驗結果就等如說地球是圓的」，結果該報告只能在一些不太起眼的醫學期刊International Journal of Epidemiology刊登，為大多數醫師及負責公共健康的官員所忽略。