Các vấn đề với nghiên cứu thuốc: Paxil

Nếu tỷ suất lợi nhuận của bạn phụ thuộc vào một quy trình khoa học khách quan được cho là "tiêu chuẩn vàng", hãy đoán xem sẽ mất bao lâu trước khi bạn bắt đầu tưởng tượng về những cách thức mà quy trình đó có thể bị thao túng?

Nếu bạn trả lời, "Không đúng lắm", bạn đã đúng.

Tất nhiên, quá trình này là các bài báo trên tạp chí được bình duyệt, là “tiêu chuẩn vàng” cho nghiên cứu chăm sóc sức khỏe. Lý thuyết là nếu các nhà nghiên cứu xem xét công việc của các nhà nghiên cứu khác và kiểm tra nó trước khi xuất bản, thì chỉ những thứ tốt mới được xuất bản (và nếu những thứ cần được giải thích rõ ràng hoặc có thêm tuyên bố từ chối trách nhiệm, nó thường được đưa ra trong quá trình xem xét).

Vậy làm thế nào để bạn vận dụng một quá trình khách quan như vậy? Chà, bạn có thể bắt đầu từ nền tảng của nó. Dữ liệu nghiên cứu chính nó.

Vấn đề với dữ liệu học tập và nghiên cứu ngày nay là nhiều nhà nghiên cứu không nhúng tay vào thống kê - họ giao công việc cho các nhà thống kê hoặc nhà nghiên cứu có chuyên môn về thống kê. Điều đó có nghĩa là, với tư cách là một nhà nghiên cứu, bạn thậm chí có thể không bao giờ nhìn vào dữ liệu thô trong một thử nghiệm lâm sàng đa trung tâm khổng lồ. Một nhà thống kê hoặc sinh viên tốt nghiệp xử lý tất cả những điều đó, thao tác với nó bằng các phân tích khác nhau và trình bày nghiên cứu với kết quả của các phân tích.

Nhưng hầu hết các nhà nghiên cứu đều chọn những nhà thống kê của riêng họ, những đồng nghiệp mà họ thường làm việc sát cánh trong nhiều năm, thậm chí nhiều thập kỷ.

Điều gì sẽ xảy ra khi bạn trút bỏ gánh nặng từ vai nhà nghiên cứu và chỉ cung cấp cho họ kết quả dữ liệu cuối cùng, đã được làm sạch?

Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu tóm tắt được cung cấp bởi một trong những công ty thuốc có loại thuốc bạn đang nghiên cứu? Hmm… Thấy xung đột lợi ích có thể xảy ra ở đây?

CL Psych có câu chuyện đầy đủ, ma mị mô tả cách GlaxoSmithKline (GSK) rõ ràng đã thao túng các nhà nghiên cứu nghiên cứu mối liên hệ giữa tự tử và một trong những loại thuốc chống trầm cảm phổ biến của nó, Paxil: Key Opinion Leaders and Information Laundering: The Case of Paxil.

Chúng tôi nhận thấy phân tích của CL Psych sâu sắc và có tính buộc tội, đồng thời rất đáng để các nhà nghiên cứu đọc khi cố gắng bảo vệ lựa chọn không xem xét dữ liệu thô:

Nếu bạn là một nhà nghiên cứu hàn lâm, và bạn chỉ lấy các bảng dữ liệu từ các công ty dược phẩm sau đó sao chép chúng trong một báo cáo và / hoặc ấn phẩm, bạn không thực hiện nghiên cứu - bạn đang rửa thông tin. Mọi người nghĩ rằng bạn đã kiểm tra dữ liệu một cách chặt chẽ, nhưng bạn đã không làm như vậy, và do đó bạn đang làm cho công chúng trở thành kẻ phá hoại.

Gọi nó giống như nó là…!

Quá trình đánh giá ngang hàng chia nhỏ thời gian các nhà nghiên cứu ngừng làm công việc của họ và dựa vào những người khác để thực hiện một phần công việc của họ. Và chúng tôi tin rằng các tạp chí không nên xuất bản các bài báo mà các nhà nghiên cứu không có "chuỗi hành trình" rõ ràng liên quan đến dữ liệu họ đang nghiên cứu. Có nghĩa là, các nhà nghiên cứu phải luôn có thể biết và bảo vệ chính xác cách dữ liệu của họ được thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và so sánh.