Zakaj je bila velika študija o hidroksiklorokinu umaknjena zaradi statistične zlorabe

Zakaj je bila velika študija o hidroksiklorokinu umaknjena zaradi statistične zlorabe

Odmevna študija HCQ, ki trdi, da je bilo 16.990 smrti zaradi covida razkritih zaradi zlorabe podatkov in ignoriranja učinkov odmerka, je poudarila, zakaj znanstvene publikacije potrebujejo preglednost.

V nedavni študiji, objavljeni v revijiArhiv za javno zdravjeRaziskovalci so sprejeli metodološke prakse in rezultate Pradelle et al. Ta študija je pospešila razpravo o uporabi antirevmatikov s trditvijo, da je bil HCQ povezan z več kot 16.990 smrtnimi primeri med prvim valom pandemije Covid-19. Poznejši pregledi so pokazali v Pradelle et al. Vendar je postopek premalo pregleden, saj podrobna pojasnila za umik in s tem povezana korespondenca niso bili javno objavljeni.

Ta študija kritizira metodološke trditve in pristop nabora podatkov Pradelle et al.

Ozadje – razprava o HCQ

Rast globalnega dostopa do interneta brez primere je privedla do široke distribucije znanstvenega znanja prek spletnih družbenih omrežij in medijskih platform, kar pogosto oblikuje javno mnenje, vedenje posameznikov in posledično politične odločitve. To ustvarja implicitno odgovornost znanstvenikov, da ohranijo najvišje standarde strogosti v svojih metodoloških pristopih. Kljub temu je vsako leto umaknjenih več kot 10.000 objav zaradi kritik glede zanesljivosti in točnosti podatkov.

Ne le, da ti umiki pomenijo znatno izgubo financiranja in raziskovalnih prizadevanj, ampak je lahko njihove napačne ugotovitve, ko so enkrat razširjene, težko razveljaviti. Ta študija uporablja razpravo o Lancet Gate, da bi poudarila to točko. Razprava se osredotoča na objavo v Lancetu o hidroksiklorokinu (HCQ), zdravilu proti malariji, ki se testira za uporabo proti koronavirusni bolezni 2019 (CoVID-19). Medtem ko je zaradi širokega znanstvenega negodovanja prišlo do njegovega umika, je več vlad navajalo njegove ugotovitve pri oblikovanju svoje javne politike o uporabi HCQ.

Razprava je eskalirala do novih višin, ko so Pradelle et al. Objavljene metaanalize, ki ocenjujejo število smrtnih žrtev zaradi uporabe HCQ med prvim valom Covid-19. Študija, ki je trdila, da je 16.990 ljudi morda umrlo po zaužitju HCQ, je vključevala Belgijo, Francijo, Združene države, Španijo, Turčijo in Italijo in je bila posledica širokega poročanja medijev in političnih posledic. Medtem ko je bila objava na koncu umaknjena zaradi "pomanjkanja podatkov" in "vprašljivih predpostavk", je bila škoda storjena.

"Cilj tega članka je obravnavati ključne pomisleke glede preglednosti in integritete znanstvenega objavljanja, zlasti v kontekstu umaknjenega članka Pradelle et al. in omrežnih dokumentov ter slabosti trenutnega založniškega ekosistema pri preprečevanju dezinformacij in ohranjanju zaupanja javnosti v znanstvene ustanove."

Metodološke pomanjkljivosti

Prva metodološka napaka, preučena v tej kritiki, je napaka Pradelle et al. Ocenjena umrljivost v bolnišnici. Medtem ko je publikacija ocenila, da je več kot 16.990 ljudi umrlo zaradi sočutne uporabe HCQ, so bili ti rezultati predstavljeni brez ustreznih analiz občutljivosti ali prilagoditev podskupin odmerka, kar je preprečilo zanesljivost podatkov. Ocena umrljivosti, povezane s HCQ (razmerje obetov [OR]), je še vedno napačna. Publikacija Pradelle et al. je izhajal iz prejšnjih metaanaliz Axforsa et al. Izposojen in izpeljan predvsem iz randomiziranih kontroliranih preskušanj z visokimi odmerki, vendar Pradelle et al. Enaka velikost učinka je bila uporabljena za vse skupine bolnikov, ne glede na dejansko prejeti odmerek, brez upoštevanja odvisnosti od odmerka velikosti učinka ali izvajanja preverjanj robustnosti za njegovo veljavnost.

Ta kritika nadalje obravnava pomen razlikovanja med statistično in klinično pomembnostjo. Poudarja napačno uporabo velikosti učinka, pomanjkanje analiz občutljivosti in pomanjkanje ocen podskupin kot kumulativne dejavnike, ki vplivajo na klinično zanesljivost Pradelle et al. Razveljavi.

Ponovna analiza je pokazala, da režimi HCQ z nižjimi odmerki niso pokazali jasnih dokazov povečane umrljivosti, medtem ko so bili le višji odmerki povezani z možnim povečanjem tveganja. Pomembno je, da so analize občutljivosti pokazale, da so statistični zaključki močno odvisni od ene same velike študije, kar je vzbujalo pomisleke glede trdnosti prvotnih ugotovitev.

"Kot je razvidno iz več držav med pandemijo Covid-19, se je uporaba HCQ zelo razlikovala glede odmerjanja, izbire bolnikov, sočasnega dajanja z drugimi zdravljenji, metodoloških standardov in previdne interpretacije statističnih ugotovitev pri oblikovanju politike javnega zdravja."

Ti rezultati krepijo potrebo, da avtorji prevzamejo odgovornost za kritično vrednotenje svojih podatkovnih virov in predpostavk, vgrajenih v njihove statistične modele. Statistična metodologija mora videti večjo preglednost, preden lahko znanost in medicina napredujeta in se lahko ustavi širjenje dezinformacij.

Poleg metodološke kritike študija izpostavlja širše sistemske probleme v znanstvenem založništvu, vključno s porastom goljufivih založniških praks, utrujenostjo recenzentov, plenilskimi revijami, »papirnicami« in erozijo zaupanja v znanstvene ustanove.

Prihodnja priporočila

Da bi obravnavali nenehne grožnje znanstveni integriteti, študija podaja priporočila o ponovljivosti, eroziji postopkov medsebojnega pregleda in nujnih potrebah po njihovi reformi ter povečanju preglednosti in odgovornosti za recenzirano znanost. Poudarja potencial odprtih znanstvenih praks pri razvoju učinkovitih rešitev, zlasti tistih na področju preglednosti in odgovornosti.

»Platforme, kot so Open Science Framework (OSF), Zenodo, Dryad in Figshare, so primeri robustnih infrastruktur, ki zagotavljajo, da znanstveno gradivo ostane na voljo za pregled, ponovno analizo in nadaljnje raziskave.

Modeli odprtega strokovnega ocenjevanja, v katerih so razkrita poročila ocenjevalcev in identitete, bi prav tako lahko izboljšali kakovost ocen in razvili bolj konstruktiven in odgovoren postopek ocenjevanja. “

Članek nadalje priporoča spodbude za strokovne ocenjevalce, kot je CETORING Medical Education (CME), javno priznanje in priložnosti za poklicno napredovanje ter sprejetje odprtih podatkov in deljenja kod za izboljšanje ponovljivosti.

Te in druge reforme so ključne za spodbujanje sodelovanja recenzentov, izboljšanje strogih standardov postopka medsebojnega ocenjevanja in izboljšanje splošne preglednosti za varnejši in bolj zdrav jutri.

Viri: