Miért vontak vissza egy nagy hidroxiklorokin-vizsgálatot a statisztikai visszaélések miatt?

Miért vontak vissza egy nagy hidroxiklorokin-vizsgálatot a statisztikai visszaélések miatt?

Egy nagy horderejű HCQ-tanulmány, amely 16 990 Covid-halálozást állított fel, adatokkal való visszaélés és a dózishatások figyelmen kívül hagyása miatt mutatta ki, miért van szükség a tudományos publikációk átláthatóságára.

A folyóiratban nemrég megjelent tanulmánybanKözegészségügyi LevéltárA kutatók átvették Pradelle és munkatársai módszertani gyakorlatát és eredményeit. Ez a tanulmány tovább erősítette a reumaellenes szerek használatáról szóló vitát azáltal, hogy a HCQ több mint 16 990 halálesethez kapcsolódott a Covid-19 világjárvány első hullámában. A későbbi áttekintések Pradelle et al. A folyamat azonban nem volt átlátható, mivel a visszavonás részletes magyarázatát és a kapcsolódó levelezést nem hozták nyilvánosságra.

Jelen tanulmány kritizálja Pradelle és munkatársai által készített adathalmaz módszertani állításait és megközelítését.

Háttér – A HCQ vita

A globális internet-hozzáférés példátlan növekedése a tudományos ismeretek széles körű elterjedéséhez vezetett az online közösségi hálózatokon és médiaplatformokon keresztül, ami gyakran alakítja a közvéleményt, az egyéni magatartást, és ezzel együtt a politikai döntéseket. Ez implicit felelősséget ró a tudósokra, hogy módszertani megközelítéseikben a legmagasabb szintű szigort tartsák fenn. Ennek ellenére évente több mint 10 000 publikációt vonnak vissza, miután bírálják az adatok megbízhatóságát és pontosságát.

Ezek a visszavonások nemcsak a finanszírozás és a kutatási erőfeszítések jelentős veszteségét jelentik, de téves megállapításaikat, ha egyszer terjesztik, nehéz lehet visszafordítani. Ez a tanulmány a Lancet Gate vitát használja ennek a pontnak a kiemelésére. A vita középpontjában a Lancetben megjelent publikáció áll, amely a 2019-es koronavírus-betegség (CoVID-19) ellen tesztelt maláriaellenes gyógyszer, a hidroxiklorokinról (HCQ). Míg a széles körű tudományos felháborodás a visszavonásához vezetett, több kormány is hivatkozott rá az eredményekre a HCQ-használattal kapcsolatos közpolitikájuk kialakítása során.

A vita új magasságokba emelkedett, amikor Pradelle et al. Közzétett metaelemzések, amelyek becsülik a HCQ HCQ használatából eredő halálozások számát a Covid-19 első hulláma során. A tanulmány, amely azt állította, hogy 16 990 ember halhatott meg a HCQ fogyasztása után, Belgiumból, Franciaországból, az Egyesült Államokból, Spanyolországból, Törökországból és Olaszországból állt, és egyrészt a széles körű médiavisszhangnak, másrészt politikai következményeknek köszönhető. Míg a kiadványt végül „adathiány” és „kérdőjelezhető feltételezések” miatt visszavonták, a kár megtörtént.

"E cikk célja a tudományos publikáció átláthatóságával és integritásával kapcsolatos kulcsfontosságú aggályok kezelése, különösen Pradelle és munkatársai visszavont cikkével és a hálózatba kapcsolt közleményekkel összefüggésben, valamint a jelenlegi publikációs ökoszisztéma gyengeségei a félretájékoztatás megelőzésében és a tudományos intézményekbe vetett közbizalom fenntartásában."

Módszertani hiányosságok

Az ebben a kritikában vizsgált első módszertani hiba Pradelle et al. A becsült kórházi halálozás. Míg a publikáció becslései szerint több mint 16 990 ember halt meg a könyörületes HCQ-használat miatt, ezeket az eredményeket megfelelő érzékenységi elemzések vagy dózis-alcsoport-módosítások nélkül mutatták be, ami megakadályozta az adatok megbízhatóságát. A HCQ-val kapcsolatos mortalitás becslése (esélyhányados [OR]) még mindig hibás. Pradelle et al. Axfors és munkatársai korábbi metaanalíziseiből származtatták. Kölcsönzött és elsősorban nagy dózisú randomizált, kontrollált vizsgálatokból származott, de Pradelle et al. Ugyanazt a hatásméretet alkalmaztuk minden betegcsoportban, függetlenül a ténylegesen kapott dózistól, anélkül, hogy figyelembe vettük volna a hatás méretének dózisfüggését, vagy robusztussági ellenőrzéseket végeztünk annak érvényessége érdekében.

A jelen kritika tovább foglalkozik a statisztikai és klinikai szignifikancia megkülönböztetésének fontosságával. Kiemeli a hatásméretek helytelen alkalmazását, az érzékenységi elemzések hiányát és az alcsoport-becslések hiányát, mint Pradelle és munkatársai klinikai megbízhatóságát befolyásoló kumulatív tényezőket. Érvénytelenít.

Az újraelemzés megállapította, hogy az alacsonyabb dózisú HCQ-sémák nem mutattak egyértelmű bizonyítékot a megnövekedett mortalitásra, míg csak a magasabb dózisok kapcsolták össze a lehetséges kockázatnövekedést. Fontos, hogy az érzékenységi elemzések azt mutatták, hogy a statisztikai következtetések nagymértékben egyetlen nagy tanulmánytól függtek, ami aggályokat vet fel az eredeti megállapítások szilárdságával kapcsolatban.

"Amint azt a Covid-19 világjárvány idején több országban is láthattuk, a HCQ alkalmazása nagymértékben változott az adagolás, a betegek kiválasztása, a más kezelésekkel való együttadás, a módszertani szabványok és a statisztikai eredmények óvatos értelmezése tekintetében a közegészségügyi politika alakítása során."

Ezek az eredmények megerősítik annak szükségességét, hogy a szerzők felelősséget vállaljanak adatforrásaik és a statisztikai modelljeikbe ágyazott feltételezések kritikus értékeléséért. A statisztikai módszertannak nagyobb átláthatóságot kell látnia, mielőtt a tudomány és az orvostudomány előrehaladhatna, és a téves információk terjedése megállhatna.

A módszertani kritikán túl a tanulmány rávilágít a tudományos publikálás tágabb rendszerszintű problémáira, ideértve a csalárd publikációs gyakorlatok térnyerését, a lektori fáradtságot, a ragadozó folyóiratokat, a „papírmalmokat” és a tudományos intézményekbe vetett bizalom erózióját.

Jövőbeli ajánlások

A tudományos integritást fenyegető folyamatos fenyegetések kezelése érdekében a tanulmány ajánlásokat fogalmaz meg a reprodukálhatóságra, a szakértői értékelési folyamatok eróziójára, valamint azok reformjának sürgős szükségleteire, valamint az átláthatóság és az elszámoltathatóság növelésére a szakértői értékelések alapján. Kiemeli a nyílt tudományos gyakorlatokban rejlő lehetőségeket a hatékony megoldások kidolgozásában, különösen az átláthatóság és az elszámoltathatóság terén.

„Az olyan platformok, mint az Open Science Framework (OSF), a Zenodo, a Dryad és a Figshare olyan robusztus infrastruktúrák példái, amelyek biztosítják, hogy a tudományos anyagok elérhetők maradjanak az áttekintéshez, újraelemzéshez és további kutatásokhoz.

A nyílt szakértői értékelési modellek, amelyekben a bíráló jelentések és személyazonosságok nyilvánosságra kerülnek, szintén javíthatják a felülvizsgálatok minőségét, és konstruktívabb és elszámoltathatóbb felülvizsgálati folyamatot alakíthatnak ki. "

A cikk további ösztönzőket ajánl a szakértői bírálóknak, mint például a CETORING Medical Education (CME), a nyilvános elismerést és a szakmai előrelépés lehetőségeit, valamint a nyílt adatok és a kódmegosztás elfogadását a reprodukálhatóság javítása érdekében.

Ezek és más reformok kulcsfontosságúak a bírálók részvételének ösztönzésében, a szakértői értékelési folyamat szigorú normáinak javításában, valamint az általános átláthatóság javításában a biztonságosabb és egészségesebb holnap érdekében.

Források: