Por que um grande estudo sobre hidroxicloroquina foi retratado por abuso estatístico

Por que um grande estudo sobre hidroxicloroquina foi retratado por abuso estatístico

Um estudo de alto perfil da HCQ afirmando que 16.990 mortes por Covid foram expostas por uso indevido de dados e ignorando os efeitos das doses, destacando por que as publicações científicas precisam de uma revisão da transparência.

Em um estudo recente publicado na revistaArquivos de Saúde PúblicaOs pesquisadores adotaram as práticas metodológicas e resultados de Pradelle et al. Este estudo aprofundou o debate sobre o uso de medicamentos anti-reumáticos ao afirmar que o HCQ estava associado a mais de 16.990 mortes durante a primeira onda da pandemia de Covid-19. Revisões subsequentes mostraram em Pradelle et al. No entanto, o processo carecia de transparência, uma vez que as explicações detalhadas sobre a retirada e a correspondência relacionada não foram tornadas públicas.

O presente estudo critica as afirmações metodológicas e a abordagem dos dados de Pradelle et al.

Antecedentes – O debate sobre HCQ

O crescimento sem precedentes do acesso global à Internet levou à distribuição generalizada de conhecimento científico através de redes sociais e plataformas de comunicação social online, moldando frequentemente a opinião pública, o comportamento individual e, por sua vez, as decisões políticas. Isto cria uma responsabilidade implícita para os cientistas manterem os mais elevados padrões de rigor nas suas abordagens metodológicas. Apesar disso, mais de 10.000 publicações são retiradas todos os anos após críticas à fiabilidade e precisão dos seus dados.

Estas retratações não só representam uma perda significativa de financiamento e de esforços de investigação, mas as suas conclusões erróneas, uma vez divulgadas, podem ser difíceis de reverter. Este estudo utiliza o debate do Lancet Gate para destacar este ponto. A discussão centra-se numa publicação na Lancet sobre a hidroxicloroquina (HCQ), um medicamento antimalárico que está a ser testado para uso contra a doença do coronavírus 2019 (CoVID-19). Embora o clamor científico generalizado tenha levado à sua retirada, vários governos citaram as suas conclusões na definição das suas políticas públicas sobre o uso de HCQ.

O debate atingiu novos patamares quando Pradelle et al. Metanálises publicadas estimando o número de mortes pelo uso de HCQ durante a primeira onda de Covid-19. O estudo, que afirmou que 16.990 pessoas podem ter morrido após o consumo de HCQ, consistiu na Bélgica, França, Estados Unidos, Espanha, Turquia e Itália e deveu-se tanto à ampla cobertura mediática como às implicações políticas. Embora a publicação tenha sido eventualmente retirada devido à “falta de dados” e “suposições questionáveis”, o estrago estava feito.

“O objetivo deste artigo é abordar as principais preocupações sobre a transparência e integridade da publicação científica, particularmente no contexto do artigo retratado de Pradelle et al. e dos artigos em rede, e as fraquezas do atual ecossistema editorial na prevenção da desinformação e na manutenção da confiança do público nas instituições científicas.”

Deficiências metodológicas

A primeira falha metodológica examinada nesta crítica é a de Pradelle et al. A mortalidade hospitalar estimada. Embora a publicação tenha estimado que mais de 16.990 pessoas morreram devido ao uso compassivo de HCQ, estes resultados foram apresentados sem análises de sensibilidade apropriadas ou ajustes de subgrupos de dose, impedindo assim a fiabilidade dos dados. A estimativa da mortalidade relacionada ao HCQ (odds ratio [OR]) ainda está incorreta. A publicação de Pradelle et al. foi derivado das metanálises anteriores de Axfors et al. Emprestado e derivado principalmente de ensaios clínicos randomizados de altas doses, mas Pradelle et al. O mesmo tamanho do efeito foi aplicado a todos os grupos de pacientes, independentemente da dose real recebida, sem levar em conta a dependência da dose do tamanho do efeito ou realizar verificações de robustez para sua validade.

A presente crítica aborda ainda a importância de distinguir entre significância estatística e clínica. Destaca a má aplicação dos tamanhos dos efeitos, a falta de análises de sensibilidade e a falta de estimativas de subgrupos como fatores cumulativos que afetam a confiabilidade clínica de Pradelle et al. Invalidar.

A reanálise constatou que regimes de doses mais baixas de HCQ não mostraram evidências claras de aumento da mortalidade, enquanto apenas doses mais altas foram associadas a um possível aumento do risco. É importante ressaltar que as análises de sensibilidade mostraram que as conclusões estatísticas dependiam fortemente de um único grande estudo, levantando preocupações sobre a robustez dos resultados originais.

“Como visto em vários países durante a pandemia de Covid-19, o uso de HCQ variou muito em termos de dosagem, seleção de pacientes, administração concomitante com outros tratamentos, padrões metodológicos e interpretação cautelosa de resultados estatísticos na definição de políticas de saúde pública”.

Estes resultados reforçam a necessidade de os autores assumirem a responsabilidade de avaliar criticamente as suas fontes de dados e os pressupostos incorporados nos seus modelos estatísticos. A metodologia estatística precisa de maior transparência antes que a ciência e a medicina possam avançar e a propagação da desinformação possa parar.

Para além da crítica metodológica, o estudo destaca problemas sistémicos mais amplos na publicação académica, incluindo o aumento de práticas de publicação fraudulentas, a fadiga dos revisores, revistas predatórias, “fábricas de papel” e a erosão da confiança nas instituições académicas.

Recomendações futuras

Para enfrentar as ameaças contínuas à integridade científica, o estudo faz recomendações sobre a reprodutibilidade, a erosão dos processos de revisão por pares e as necessidades urgentes da sua reforma e do aumento da transparência e da responsabilização pela ciência revisada por pares. Destaca o potencial das práticas de ciência aberta no desenvolvimento de soluções eficazes, particularmente aquelas de transparência e responsabilização.

“Plataformas como Open Science Framework (OSF), Zenodo, Dryad e Figshare são exemplos de infraestruturas robustas que garantem que o material científico permaneça disponível para revisão, reanálise e pesquisas futuras.

Modelos abertos de revisão por pares, nos quais os relatórios e as identidades dos revisores são divulgados, também poderiam melhorar a qualidade das revisões e desenvolver um processo de revisão mais construtivo e responsável. “

O artigo recomenda ainda incentivos para revisores pares, como o CETORING Medical Education (CME), reconhecimento público e oportunidades de avanço profissional, e a adoção de dados abertos e compartilhamento de código para melhorar a reprodutibilidade.

Estas e outras reformas são fundamentais para incentivar a participação dos revisores, melhorar os padrões rigorosos do processo de avaliação pelos pares e melhorar a transparência geral para um futuro mais seguro e saudável.

Fontes: