Проблеми з дослідженнями наркотиків: Paxil
Якщо ваша норма прибутку залежить від нібито об’єктивного наукового процесу «золотого стандарту», вгадайте, скільки часу знадобиться, перш ніж ви почнете уявляти, як цим процесом можна маніпулювати?
Якщо ви відповіли: "Не дуже", ви мали б рацію.
Процес, звісно, є рецензованими статтями журналів, які є “золотим стандартом” для досліджень охорони здоров’я. Теорія полягає в тому, що якщо дослідники переглядають роботу інших дослідників і перевіряють її перед публікацією, до публікації потраплять лише хороші речі (і якщо речі потребують роз’яснень або подальшої відмови, це часто з’являється в процесі огляду).
То як ви маніпулюєте таким об’єктивним процесом? Ну, ви можете почати з його заснування. Самі дані дослідження.
Проблема сучасних даних досліджень та досліджень полягає в тому, що багато дослідників не тримають мокрих рук у статистиці - вони передають роботу статистикам або дослідникам, що спеціалізуються на статистиці. Це означає, що ви, як дослідник, можете навіть ніколи не поглянути на необроблені дані у величезному багатоцентровому клінічному дослідженні. Статистик або аспірант обробляє все це, маніпулює цим за допомогою різних аналізів і представляє дослідження з результатами аналізів.
Але більшість дослідників обирають своїх статистиків, колег, з якими часто працюють пліч-о-пліч роками чи навіть десятиліттями.
Що трапляється, коли ви знімаєте важкі зусилля з плечей дослідника і просто надаєте їм остаточні, очищені результати даних?
Що робити, якщо зведені дані були надані однією з фармацевтичних компаній, препарат якої ви вивчали? Хм ... Ви бачите тут можливий конфлікт інтересів?
CL Psych має повну, мерзенну історію, що описує, як GlaxoSmithKline (GSK) маніпулював дослідниками, які вивчали зв’язок між самогубством та одним із його популярних антидепресантів, Paxil: Основні лідери думки та відмивання інформації: Справа Paxil.
Ми виявили, що аналіз CL Psych проникливий і викривальний, і вартий уваги дослідників, які намагаються відстояти свій вибір, не розглядаючи самі необроблені дані:
Якщо ви академічний дослідник, і ви просто берете таблиці даних у фармацевтичних компаній, а потім відтворюєте їх у звіті та / або публікації, ви не проводите дослідження - ви відмиваєте інформацію. Люди думають, що ви уважно вивчили дані, але ви ні, і, таким чином, робите громадськості погану послугу.
Закликаючи це як це…!
Процес рецензування порушує хвилину, коли дослідники перестають виконувати свою роботу і покладаються на те, що інші виконують за них частину своєї роботи. І ми вважаємо, що журнали не повинні публікувати статті, де дослідники не мають чіткого "ланцюга опіки" щодо даних, які вони вивчають. Тобто дослідники завжди повинні мати можливість точно знати та захищати, як їх дані збирали, зберігали, обробляли, аналізували та порівнювали.
