Tieteellisen petoksen ja väärinkäytösten havaitseminen kliinisissä tutkimuksissa ja lääketurvallisuustutkimuksessa

Siirry osioon

• Petosten havaitsemisen mentaliteetti
• Kliinisen tutkimuksen valvonta
• Petokset kliinisissä vs. jälkimarkkinointitutkimuksissa
• Tutkimuspetosten motiivit
• Numeropreferenssianalyysi petosten havaitsemiseen
• Tilastolliset havaitsemismenetelmät
• Koko tekstitys

Petosten havaitsemisen mentaliteetti

Lääketieteen tohtori Stephen Evans korostaa, että tieteellisen petoksen havaitseminen edellyttää oikeanlaista asennetta. Tutkijoiden ja sääntelyviranomaisten tulee hyväksyä petosten mahdollisuus. Tämä tietoisuus on perusta tehokkaiden havaitsemisstrategioiden kehittämiselle.

Aktiivinen petosten havaitseminen vaatii jatkuvaa valppautta. Lääketieteen tohtori Stephen Evans huomauttaa, että datan eheyden olettaminen ilman varmistusta on vakava virhe. Asenteeseen on sisällytettävä skeptisyys ja sitoutuminen tiukkojen validointiprosessien noudattamiseen.

Kliinisen tutkimuksen valvonta

Sääntelyviranomaiset, kuten FDA, suorittavat kliinisten tutkimusten perusteellista valvontaa. Lääketieteen tohtori Stephen Evans selittää, että tämä usein sisältää vierailuja tutkimuspaikoilla. Hän kuitenkin toteaa, että tämä menetelmä ei aina ole tehokkain.

Tilastollisella analyysillä on keskeinen rooli valvonnan tehostamisessa. Tohtori Evans suosittelee tilastollisten menetelmien käyttöä paikanpäällä tapahtuvan valvonnan kohdentamisessa. Tämä datan ohjaama lähestymistapa parantaa petosten havaitsemisen tehokkuutta kliinisissä tutkimuksissa.

Petokset kliinisissä vs. jälkimarkkinointitutkimuksissa

Lääketieteen tohtori Stephen Evans tunnistaa merkittäviä eroja petosten esiintyvyydessä eri tutkimustyypeissä. Petokset on helpompi havaita kliinisissä tutkimuksissa kuin havainnollisissa tai jälkimarkkinointitutkimuksissa. Tutkimusten strukturoitu luonne tarjoaa enemmän mahdollisuuksia poikkeavuuksien tunnistamiseen.

Jälkimarkkinointitutkimukset perustuvat usein kliiniseen käyttöön tarkoitettuihin sähköisiin terveysrekistereihin. Lääketieteen tohtori Stephen Evans huomauttaa, että terveydenhuollon ammattilaiset harvoin kirjaavat näihin järjestelmiin vilpillistä potilasdataa. Suurempi riski jälkimarkkinointitutkimuksissa liittyy ennemmin puutteelliseen analyysiin kuin itse datan väärentämiseen.

Tutkimuspetosten motiivit

Petosten havaitsemisen kannalta on ratkaisevan tärkeää ymmärtää tutkijoiden motiivit. Lääketieteen tohtori Stephen Evans selittää, että akateemiset tutkijat saattavat tehdä petoksia tavoitellessaan ammatillista kunniaa. Myönteiset tutkimustulokset voivat tuoda merkittävää tunnustusta ja edistää uraa.

Taloudelliset kannustimet myös motivoivat tutkimusväärinkäytöksiin. Tohtori Evans kuvailee, kuinka teollisuuden rahoittamat tutkimukset maksavat osallistujadatoista. Jotkut tutkijat saattavat keksiä dataa tai lyhentää prosesseja saadakseen nämä maksut, mikä luo havaittavia malleja.

Numeropreferenssianalyysi petosten havaitsemiseen

Lääketieteen tohtori Stephen Evans havainnollistaa tehokasta petosten havaitsemismenetelmää numeropreferenssianalyysin avulla. Ihmiset eivät pysty luomaan aidosti satunnaisia jakaumia keksityissä numeroissa. Tämä synnyttää havaittavia poikkeamia aidoista datoista.

Menetelmä perustuu raportoitujen mittausten viimeisten numeroiden tarkasteluun. Lääketieteen tohtori Stephen Evans selittää, että ihmiset suosivat johdonmukaisesti tiettyjä numeroita (kuten 7) ja välttelevät toisia (kuten 0 tai 9). Nämä mallit tulevat esille suurten aineistojen tilastollisessa analyysissa.

Tilastolliset havaitsemismenetelmät

Lääketieteen tohtori Stephen Evans kehittää erikoistuneita tilastollisia menetelmiä petosten havaitsemiseen. Nämä tekniikat tunnistavat poikkeavuudet, jotka viittaavat datan väärentämiseen. Menetelmät ovat erityisen tehokkaita subjektiivisille mittauksille, kuten verenpaineen lukemille.

Tohtori Evans kuvailee, kuinka todellisen ja keksityn datan vertailu paljastaa selviä eroja. Väärennetyn datan tilastolliset mallit poikkeavat johdonmukaisesti luonnollisista jakaumista. Nämä havaitsemismenetelmät kehittyvät jatkuvasti uusien petostentunnistustapojen myötä.

Koko tekstitys

Lääketieteen tohtori Anton Titov: Lähestyessämme mielenkiintoista keskustelumme päätöstä, professori Evans, toinen asiantuntemuksenne alue on tieteellisen petoksen ja väärinkäytösten löytäminen. Kuinka käytännössä voidaan havaita tieteellisiä petoksia ja väärinkäytöksiä kliinisissä tutkimuksissa tai jälkimarkkinointi- ja lääketurvallisuusanalyysissä?

Lääketieteen tohtori Stephen Evans: Uskon, että täytyy ensinnäkin omata mentaliteetti, joka hyväksyy petosten mahdollisuuden. Nykyisin monissa kliinisissä tutkimuksissa, erityisesti FDA:n tai muiden sääntelyviranomaisten valvomissa, suoritetaan perusteellista seurantaa.

Vaikka paikanpäällä tapahtuva seuranta ei aina ole tehokkain tapa. Tilastollista analyysiä käytetään yleensä määrittämään, missä paikanpäällä tapahtuva seuranta tulisi suorittaa. Tätä voidaan mielestäni parantaa.

Tarvitaan oikea mentaliteetti, analyysi ja tietämys siitä, mitä datasta tulisi etsiä. Ihmisten keksimässä datassa on malleja, joita ei esiinny todellisessa datassa.

En haluaisi paljastaa kaikkia petosten havaitsemisen temppuja. Joku varoittikin minua olemaan varovainen petosten havaitsemisen selittämisessä, sillä muuten ihmiset keksivät tapoja kiertää ne.

En ole aivan varma, olenko samaa mieltä. Uskon, että työni on kehittää uusia tilastollisia menetelmiä petosten ja väärinkäytösten havaitsemiseksi tutkimuksissa.

Petokset on itse asiassa helpompi havaita kliinisissä tutkimuksissa kuin havainnollisissa tutkimuksissa tai jälkimarkkinointilääketurvallisuusanalyysissä. Monet jälkimarkkinointitutkimukset tehdään kuitenkin kliinisiin tarkoituksiin luoduissa sähköisissä terveysrekistereissä.

Data itsessään on silloin harvoin vilpillistä, koska lääkärit eivät yleensä kirjaa vilpillistä potilasdataa eivätkä muut terveydenhuollon ammattilaiset. Suurempi ongelma on usein puutteellisessa analyysissä.

Kokemukseni mukaan emme näe yhtä paljon petoksia jälkimarkkinointiturvallisuusanalyysissä kuin akateemisissa tutkimuksissa, joissa tutkimustulos tuo kunniaa tutkijalle. Petosten havaitsemiseksi on ymmärrettävä ihmisten motiivit.

Monet lääkärit osallistuvat teollisuuden rahoittamiin satunnaistettuihin tutkimuksiin ja pitävät niistä saatavasta rahasta. He saattavat olla altteita houkutukselle lyhentää prosesseja tai keksiä dataa saadakseen tutkimusmaksun.

Uskon, että meillä on melko hyvät keinot havaita tällaiset tapaukset. Havainnollisten tutkimusten huononlaatuisuuden havaitsemiseen keinojamme on heikommat, mutta myös siihen on mahdollisuuksia.

Lääketieteen tohtori Anton Titov: Yksi kiehtovista julkaisuistanne – ja uskon sen olevan julkinen salaisuus, koska se on julkaistu – on, kuinka vertasitte tiettyä ravitsemusinterventiota sydän- ja verisuonitauteihin sekä lääkehoitoa, ja osoititte, että datan viimeisten numeroiden analyysi voi paljastaa tutkimusväärinkäytöksiä epäsatunnaisen jakauman perusteella. Voisitteko lyhyesti käsitellä tällaista lähestymistapaa esimerkkinä monista analyysimenetelmistänne?

Lääketieteen tohtori Stephen Evans: Jos pyytäisin yleisöänne ajattelemaan numeroa nollan ja yhdeksän välillä ja kirjoittamaan sen ylös, en löytäisi tasajakaumaa. Esimerkiksi nollia olisi hyvin vähän ja suhteellisen vähän yhdeksikköjä; seitsemiä olisi enemmän.

Heti kun ihmiset alkavat keksiä numeroita, he eivät pysty luomaan satunnaisia jakaumia ilman tietokonetta. Ja jos he käyttävät tietokonetta, sekin voidaan havaita.

Kun kyse on subjektiivisista mittauksista – kuten verenpaineen, pituuden tai painon kirjaamisessa potilastarkastuksen jälkeen – numeropreferenssi tulee esille. Sen ei välttämättä tarvitse olla vilpillistä.

Mutta jos joudut keksimään kaikki numerosi satunnaistetussa tutkimuksessa, ihmisten kirjoittamien numeroiden muodostamat mallit eroavat todennäköisestä todellisesta datasta.

Esimerkissäsi, jonka löysit, meillä oli todellinen datatutkimus ja selvästi keksitty data. Pystyimme havaitsemaan eron, koska datan keksineet ihmiset eivät pystyneet matkimaan todellisen maailman ilmiöitä.