Проблеми с изследванията на лекарствата: Paxil

Ако маржовете ви на печалба зависят от предполагаемо „златен стандарт“ обективен научен процес, познайте колко време ще отнеме, преди да започнете да си представяте начини, по които този процес може да бъде манипулиран?

Ако отговорите „Не много“, ще бъдете прави.

Процесът е рецензирани статии от списания, разбира се, които са „златният стандарт“ за здравни изследвания. Теорията е, че ако изследователите прегледат работата на други изследователи и я проверят преди публикуването, само добрите неща ще стигнат до публикацията (и ако нещата се нуждаят от разясняване или допълнителни отказ от отговорност, това често излиза в процеса на преглед).

И така, как манипулирате такъв обективен процес? Е, можете да започнете в основата му. Самите данни от изследването.

Проблемът с днешните данни от проучвания и изследвания е, че много изследователи не държат ръцете си в статистика - те предават работата на статистици или изследователи със специалност в статистиката. Това означава, че като изследовател може дори никога да не погледнете суровите данни в огромно многоцентрово клинично изпитване. Статистик или аспирант се справя с всичко това, манипулира го с различни анализи и представя изследването с резултатите от анализите.

Но повечето изследователи избират свои статистици, колеги, с които често работят рамо до рамо години или дори десетилетия.

Какво се случва, когато вдигнете тежкото повдигане на раменете на изследовател и просто им дадете окончателните, изчистени резултати от данни?

Ами ако обобщените данни са предоставени от една от фармацевтичните компании, чието лекарство сте изучавали? Хм ... Виждате ли възможен конфликт на интереси тук?

CL Psych има пълната, мрачна история, описваща как GlaxoSmithKline (GSK) очевидно е манипулирал изследователи, изучаващи връзката между самоубийството и едно от популярните му антидепресанти, Paxil: Основни лидери на мнението и прането на информация: Случаят с Paxil.

Открихме, че анализът на CL Psych е проницателен и инкриминиращ и си заслужава да бъде прочетен от изследователите, които се опитват да защитят своя избор да не разглеждат самите необработени данни:

Ако сте академичен изследовател и просто вземате таблици с данни от фармацевтични компании, след което ги възпроизвеждате в доклад и / или публикация, вие не правите изследвания - вие изпирате информация. Хората смятат, че сте проучили внимателно данните, но не сте и по този начин правите лоша услуга на обществеността.

Наричайки го така, както е ...!

Процесът на партньорска проверка разбива минутата, в която изследователите спират да си вършат работата и разчитат на другите да им свършат част от работата. И ние вярваме, че списанията не трябва да публикуват статии, в които изследователите нямат ясна „верига на попечителство“ по отношение на данните, които изучават. Тоест изследователите винаги трябва да могат да знаят и защитават как точно са били събирани, съхранявани, обработвани, анализирани и сравнявани техните данни.