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当年轰动一时的研究,结果可能并不可靠

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1973年,Science杂志发表了David Rosenhan的一项“假病人”研究,题为“On Being Sane in Insane Places(精神病院里的正常人)”。8名正常的志愿者(包括Rosenhan本人)以幻听为由就诊精神病院,所有假病人都说相同的话,称自己能听到“轰”和“砰”等声音,除了这个症状外,其他言语和行为完全正常。

8人中有7人被医院诊断为精神分裂症,这些假患者进院之后均不再报告有幻听症状,行为也完全正常,但没有任何一个假病人被任何医务人员识破,当这些假患者出院时,他们被诊断为精神分裂症好转期。Rosenhan的实验结果引起了轩然大波,还引发了“反精神病学运动”。


链接:

https://www.science.org/doi/10.1126/science.179.4070.250

美国记者Susannah Cahalan曾被诊断为精神分裂症,但抗精神病药物没有治好她的病。之后,她被查出患有罕见的自身免疫性脑炎(而非精神疾病),经过治疗后最终康复。此后,Cahalan深度研究了精神病史,并对上述知名的Rosenhan实验进行了详细调研。

她在调查中发现,该项研究存在严重缺陷,例如,有的志愿者“查无此人”, Cahalan对实验结果可靠性以及期刊接收该研究提出了质疑,这些内容发表在Cahalan的2019年书籍《The Great pretender》(中文版书籍译为《精神病院里的正常人》),感兴趣的伙伴可以去看看。

有多少研究的结果可能不靠谱?

Daniele Fanelli的一篇2009年论文“How many scientists fabricate and falsify research?”指出,大约2%的研究者承认至少有一次伪造或修改原始数据或研究结果;大约30%的人承认,为了应对资助方的压力而改变了研究设计、研究方法或结果。


链接:

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0005738

2005年,John Ioannidis发表了一篇论文,题为“Why most published research findings are false”。该论文显示,多达80%的非随机研究、25%的随机试验以及10%的大规模随机试验存在重大缺陷。研究指出,被引用最多的那些临床研究,有三分之一似乎存在可重复问题。

当前的现状是更倾向于发表“阳性结果”研究,作者强调:当看到近期发表的试验,不管内容多精彩,当目前只有一项试验支持该观点时,都应该谨慎解读以避免过早下结论


链接:

https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124

有什么解决办法?

一种解决方案可能在于Open Access,即研究人员付费将其研究发表在在线开放获取期刊上。这些已发表的研究不会隐藏在“付费订阅”后面,全世界的研究者都可以轻松访问,从而提高了研究的透明度和审查力度。然而,目前所有发表的论文中,只有大约25%可以开放获取。

另一种解决方案是在发表前使用复杂的统计筛查工具来审查研究。John Carlisle博士在揭露Yoshitaka Fujii研究欺诈时发挥了重要作用,最终有183篇文章被撤回。Carlisle博士开创了一种Carlisle方法:通过测试诸如年龄、性别、体重、身高等变量的随机性,可以确定这些变量的分布是否符合随机概率。两大期刊,Anaesthesia和NEJM,已经采用Carlisle方法筛查投稿的随机对照试验,其他期刊可能也会采取同样的措施。

所有临床试验进行注册以及推动研究者发表原始数据会带来更大的透明度。同行评审被认为是医学期刊发表的金标准,但该方法显然也存在缺陷。BMJ的前任编辑Richard Smith博士认为,同行评审“缓慢、昂贵且无效,容易出现偏倚和滥用,还无法发现错误和欺诈”。

随着科学研究变得越来越复杂,审稿人不可能审阅一篇论文的所有方面。正如剽窃检测软件一样,新颖的解决方案也许在于开发基于人工智能的软件,以帮助审稿人进行复杂的同行评审。

Richard Smith 博士还建议,大多数临床医生没有时间也没有意愿浏览大量措辞深奥的医学论文,出版商应该努力以简洁易懂的格式展示一项研究,希望深入研究某篇论文的人,再去访问期刊网站上的全文。

参考文献:

Eur J Psychiatry. 2021 Sep 6. doi: 10.1016/j.ejpsy.2020.12.001.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0213616320301087

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