Težave z raziskavami zdravil: Paxil
Če so vaše stopnje dobička odvisne od domnevno "zlatega standarda", objektivnega znanstvenega procesa, uganite, koliko časa bo trajalo, preden si začnete predstavljati, kako bi lahko s tem postopkom manipulirali?
Če bi odgovorili: "Ne zelo," bi imeli prav.
Postopek so seveda recenzirani članki iz revij, ki so "zlati standard" za zdravstvene raziskave. Teorija pravi, da če raziskovalci pregledajo delo drugih raziskovalcev in ga pred objavo preverijo, bodo do objave prišle le dobre stvari (in če stvari potrebujejo pojasnila ali dodatne omejitve odgovornosti, pogosto pridejo v postopek pregleda).
Kako torej manipulirati s tako objektivnim postopkom? No, lahko začnete pri njenih temeljih. Podatki študije sami.
Težava današnjih študijskih podatkov in raziskav je, da veliko raziskovalcev ne drži mokrih rok v statistiki - delo predajo statistikom ali raziskovalcem s posebno statistiko. To pomeni, da kot raziskovalec ne boste nikoli niti pogledali surovih podatkov v velikem kliničnem preskušanju z več centri. Statistik ali podiplomski študent vse to obravnava, manipulira z različnimi analizami in raziskavo predstavi z rezultati analiz.
Toda večina raziskovalcev izbere lastne statistike, kolege, s katerimi pogosto sodelujejo leta ali celo desetletja.
Kaj se zgodi, ko raziskovalcu težko dvignete ramena in mu daste končne, očiščene rezultate?
Kaj pa, če bi povzetke podatkov posredovalo eno od podjetij za zdravila, katerega zdravilo ste preučevali? Hmm ... Tukaj vidite morebitno navzkrižje interesov?
CL Psych ima popolno, gnusno zgodbo, ki opisuje, kako je GlaxoSmithKline (GSK) očitno manipuliral z raziskovalci, ki so preučevali povezavo med samomorom in enim od svojih priljubljenih antidepresivov, Paxil: Ključni voditelji mnenja in pranje informacij: primer Paxila.
Ugotovili smo, da je analiza CL Psycha pronicljiva in obremenjujoča in vredna branja raziskovalcev, ki poskušajo zagovarjati svojo odločitev, da sami ne bodo preučili surovih podatkov:
Če ste akademski raziskovalec in preprosto vzamete tabele podatkov od farmacevtskih podjetij, jih nato reproducirate v poročilu in / ali publikaciji, ne opravljate raziskav - perete informacije. Ljudje mislijo, da ste podatke natančno preučili, vi pa jih niste, zato javnosti delate slabo uslugo.
Klicanje kot je ...!
Postopek medsebojnega pregleda razčleni trenutek, ko raziskovalci prenehajo opravljati svoje delo in se zanesejo, da bodo drugi del dela opravili zanje. In verjamemo, da revije ne bi smele objavljati člankov, kjer raziskovalci nimajo jasne "verige skrbništva" glede podatkov, ki jih preučujejo. To pomeni, da bi morali raziskovalci vedno vedeti in zagovarjati, kako so bili njihovi podatki zbrani, shranjeni, obdelani, analizirani in primerjani.
