Kāpēc liels hidroksihlorokvīna pētījums tika atsaukts statistikas ļaunprātīgas izmantošanas dēļ

Kāpēc liels hidroksihlorokvīna pētījums tika atsaukts statistikas ļaunprātīgas izmantošanas dēļ

Augsta līmeņa HCQ pētījums, kurā tika apgalvots, ka 16 990 Covid nāves gadījumi tika pakļauti datu ļaunprātīgai izmantošanai un devas ietekmes ignorēšanai, uzsverot, kāpēc zinātniskajām publikācijām ir nepieciešams pārskatāmības pārskats.

Nesenā pētījumā, kas publicēts žurnālāSabiedrības veselības arhīvsPētnieki pieņēma Pradelle et al. metodoloģisko praksi un rezultātus. Šis pētījums veicināja debates par pretreimatisko līdzekļu lietošanu, apgalvojot, ka HCQ bija saistīts ar vairāk nekā 16 990 nāves gadījumiem Covid-19 pandēmijas pirmajā viļņā. Turpmākie pārskati parādīti Pradelle et al. Tomēr procesam trūka caurskatāmības, jo detalizēti paskaidrojumi par atsaukumu un ar to saistītā sarakste netika publiskoti.

Šis pētījums kritizē Pradelle et al. metodoloģiskos apgalvojumus un datu kopas pieeju.

Priekšvēsture – HCQ debates

Bezprecedenta globālās interneta piekļuves izaugsme ir izraisījusi plašu zinātnisko zināšanu izplatību, izmantojot tiešsaistes sociālos tīklus un mediju platformas, bieži veidojot sabiedrisko domu, individuālo uzvedību un, savukārt, politiskos lēmumus. Tas rada zinātnieku netiešu atbildību ievērot visaugstākos stingrības standartus savās metodiskajās pieejās. Neskatoties uz to, vairāk nekā 10 000 publikāciju katru gadu tiek atsauktas pēc kritikas par to datu ticamību un precizitāti.

Šīs atsaukšanas ne tikai nozīmē ievērojamu finansējuma un pētniecības centienu zaudējumu, bet arī to kļūdainos atklājumus, kad tie ir izplatīti, var būt grūti mainīt. Šajā pētījumā tiek izmantotas Lancet Gate debates, lai uzsvērtu šo punktu. Diskusija koncentrējas uz publikāciju žurnālā Lancet par hidroksihlorokvīnu (HCQ), pretmalārijas līdzekli, kas tiek pārbaudīts lietošanai pret koronavīrusa slimību 2019 (CoVID-19). Lai gan plaši izplatīto zinātnisko sašutumu dēļ tā tika atsaukta, vairākas valdības atsaucās uz tās atklājumiem, veidojot savu sabiedrisko politiku attiecībā uz HCQ lietošanu.

Debates saasinājās līdz jauniem augstumiem, kad Pradelle et al. Publicētas metaanalīzes, kurās novērtēts nāves gadījumu skaits no HCQ HCQ lietošanas Covid-19 pirmā viļņa laikā. Pētījumā, kurā tika apgalvots, ka pēc HCQ lietošanas varētu būt miruši 16 990 cilvēku, piedalījās Beļģija, Francija, Amerikas Savienotās Valstis, Spānija, Turcija un Itālija, un to izraisīja gan plašs plašsaziņas līdzekļu atspoguļojums, gan politiskā ietekme. Lai gan publikācija galu galā tika atsaukta “datu trūkuma” un “apšaubāmu pieņēmumu” dēļ, kaitējums tika nodarīts.

"Šī raksta mērķis ir risināt galvenās bažas par zinātniskās publicēšanas caurskatāmību un integritāti, jo īpaši saistībā ar Pradelle et al atsaukto rakstu un tīkla dokumentiem, kā arī pašreizējās publicēšanas ekosistēmas vājajām vietām, novēršot dezinformāciju un saglabājot sabiedrības uzticību zinātniskajām iestādēm."

Metodoloģiskie trūkumi

Pirmais metodoloģiskais trūkums, kas tika pārbaudīts šajā kritikā, ir Pradelle et al. Paredzamā mirstība slimnīcā. Lai gan publikācijā tika lēsts, ka vairāk nekā 16 990 cilvēku nomira no līdzjūtīgas HCQ lietošanas, šie rezultāti tika prezentēti bez atbilstošas ​​jutīguma analīzes vai devas apakšgrupu pielāgošanas, tādējādi novēršot datu ticamību. Ar HCQ saistītās mirstības aprēķins (izredzes koeficients [OR]) joprojām ir nepareizs. Pradelle et al. publikācija. tika iegūts no iepriekšējām metaanalīzēm, ko veica Axfors et al. Aizņemts un iegūts galvenokārt no lielu devu randomizētiem kontrolētiem pētījumiem, bet Pradelle et al. Visām pacientu grupām neatkarīgi no faktiskās saņemtās devas tika piemērots vienāds efekta lielums, neņemot vērā efekta lieluma atkarību no devas vai neveicot tā derīguma robustuma pārbaudes.

Pašreizējā kritika arī pievēršas tam, cik svarīgi ir atšķirt statistisko un klīnisko nozīmīgumu. Tas izceļ nepareizu efektu lielumu piemērošanu, jutīguma analīžu trūkumu un apakšgrupu aplēšu trūkumu kā kumulatīvus faktorus, kas ietekmē Pradelle et al klīnisko ticamību. Atzīt par nederīgu.

Atkārtotajā analīzē atklājās, ka mazāku devu HCQ režīmi neuzrādīja skaidrus pierādījumus par palielinātu mirstību, savukārt tikai lielākas devas bija saistītas ar iespējamu riska palielināšanos. Svarīgi, ka jutīguma analīzes parādīja, ka statistikas secinājumi lielā mērā bija atkarīgi no viena liela pētījuma, radot bažas par sākotnējo konstatējumu noturību.

"Kā redzams vairākās valstīs Covid-19 pandēmijas laikā, HCQ lietošana ir ļoti atšķirīga attiecībā uz devām, pacientu izvēli, vienlaicīgu lietošanu ar citām ārstēšanas metodēm, metodoloģiskajiem standartiem un piesardzīgu statistikas datu interpretāciju sabiedrības veselības politikas veidošanā."

Šie rezultāti pastiprina vajadzību autoriem uzņemties atbildību par savu datu avotu un statistikas modeļos ietverto pieņēmumu kritisku novērtēšanu. Statistikas metodoloģijai ir jāredz lielāka pārredzamība, pirms zinātne un medicīna var virzīties uz priekšu un dezinformācijas izplatību var apturēt.

Papildus metodoloģiskajai kritikai pētījums izceļ plašākas sistēmiskas problēmas zinātniskajā publicēšanā, tostarp krāpnieciskas publicēšanas prakses pieaugumu, recenzentu nogurumu, plēsonīgus žurnālus, "papīra rūpnīcas" un uzticības samazināšanos zinātniskajām institūcijām.

Nākotnes ieteikumi

Lai novērstu pastāvīgos zinātniskās integritātes apdraudējumus, pētījumā ir sniegti ieteikumi par reproducējamību, salīdzinošās pārskatīšanas procesu samazināšanos un steidzamu to reformu nepieciešamību, kā arī par pārskatāmības un pārskatatbildības palielināšanu recenzētās zinātnes jomā. Tajā ir uzsvērts atvērtās zinātnes prakses potenciāls efektīvu risinājumu izstrādē, jo īpaši pārredzamības un pārskatatbildības jomā.

“Tādas platformas kā Open Science Framework (OSF), Zenodo, Dryad un Figshare ir stabilu infrastruktūru piemēri, kas nodrošina zinātnisko materiālu pieejamību pārskatīšanai, atkārtotai analīzei un turpmākai izpētei.

Atklātie salīdzinošās pārskatīšanas modeļi, kuros tiek atklāti recenzentu ziņojumi un identitāte, varētu arī uzlabot pārskatu kvalitāti un izstrādāt konstruktīvāku un atbildīgāku pārskatīšanas procesu. "

Rakstā ir arī ieteikti stimuli salīdzinošajiem recenzentiem, piemēram, CETORING Medical Education (CME), sabiedrības atzinība un profesionālās izaugsmes iespējas, kā arī atvērto datu un kodu koplietošanas ieviešana, lai uzlabotu reproducējamību.

Šīs un citas reformas ir ļoti svarīgas, lai veicinātu recenzentu līdzdalību, uzlabotu salīdzinošās pārskatīšanas procesa stingros standartus un uzlabotu vispārējo pārredzamību drošākai un veselīgākai rītdienai.

Avoti: