Alméry Jacqueline – 2021-07-12 04:54:26
**Nghiên cứu khoa học thực sự gian lận đến mức độ nào?**
*Bài mới đang được đọc nhiều trên tạp chí Reason https://reason.com/2021/07/09/how-much-scientific-research-is-actually-fraudulent. *
*Nói về gian lận trong khoa học không phải để làm mất giá trị của nó rồi tiếp tay cho giả khoa học hay thuyết âm mưu lên ngôi, mà để chúng ta có cái nhìn khách quan, trung thực về những gì đang thực sự diễn ra, và cùng suy nghĩ để làm cho khoa học trở nên tốt hơn. *
*Khoa học không có lỗi. Lỗi nằm ở những người đã lợi dụng lòng tin trong khoa học để gian lận. *
Gian lận có thể tràn lan trong nghiên cứu y sinh. Bài báo năm 2016 của tôi “*Nền khoa học đổ vỡ*” [https://reason.com/2016/01/19/broken-science] đã chỉ ra nhiều yếu tố giải thích cho lý do tại sao một tỷ lệ lớn các nghiên cứu khoa học dường như tạo ra kết quả dương tính giả mà các nhà nghiên cứu khác không thể lặp lại. Dương tính giả trong nghiên cứu khoa học xảy ra khi có bằng chứng rõ ràng về mặt thống kê cho thấy điều gì đó không đúng sự thật (ví dụ: một loại thuốc chữa được bệnh trong khi nó thực sự không chữa được). Những yếu tố được xem xét bao gồm các vấn đề như thiên kiến trong công bố khoa học và các mánh khóe thống kê liên quan đến thao túng trị số P (p-hacking), đặt ra giả thuyết sau khi phân tích kết quả để phù hợp với kết quả đó (HARKing) và các nghiên cứu có hiệu lực thống kê thấp (underpowered). Bài báo của tôi không đề cập đến tình huống thiếu khả năng tái lập có thể do một tỷ lệ đáng kể các nghiên cứu y sinh lâm sàng và tiền lâm sàng thực sự là gian lận.
Bài báo tiếp theo của tôi, “*Hầu hết các phát hiện khoa học đều sai hoặc vô dụng*” [https://reason.com/2016/08/26/most-scientific-results-are-wrong-or-use], tóm tắt kết luận trong tiểu luận đầy lo âu “*Cứu lấy khoa học*” [https://www.thenewatlantis.com/publications/saving-science] của nhà nghiên cứu Daniel Sarewitz tại Đại học bang Arizona (Mỹ) cũng không xem xét đến tình trạng không trung thực tràn lan trong khoa học như một lời giải thích cho sự gia tăng ồ ạt vấn nạn dương tính giả. Trong bài báo nổi tiếng năm 2005 của mình, “*Tại sao hầu hết các kết quả nghiên cứu đã công bố đều sai*” [https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124], nhà thống kê sinh học John Ioannidis của Đại học Stanford đã nêu tên xung đột lợi ích như một yếu tố thúc đẩy việc tạo ra các kết quả dương tính giả nhưng cũng không cho thấy rằng gian lận trong nghiên cứu trên thực tế là một vấn đề lớn.
Thực hư của vấn nạn dương tính giả trong nghiên cứu khoa học như thế nào? Như tôi đã viết trước đây [https://reason.com/2016/08/26/most-scientific-results-are-wrong-or-use], một bài xã luận năm 2015 trên tạp chí The Lancet [http://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(15)60696-1/fulltext] đã nhận xét rằng “*phần lớn tài liệu khoa học, có lẽ một nửa, có thể không đúng sự thật*.” Một báo cáo của Học viện Khoa học Y khoa Anh năm 2015 cho rằng tỷ lệ khám phá sai trong một số lĩnh vực y sinh có thể lên tới 69% [http://www.acmedsci.ac.uk/viewFile/56314e40aac61.pdf]. Trong một trao đổi qua email với tôi, Ioannidis ước tính rằng tỷ lệ không thể tái lặp trong các nghiên cứu quan sát y sinh và tiền lâm sàng có thể lên tới 90%.
Một số nghiên cứu mới của Hà Lan cho thấy gian lận có thể là nguyên nhân dẫn đến một tỷ lệ đáng kể các kết quả dương tính giả được công bố trong các tài liệu khoa học. Cả hai nghiên cứu đều là bản thảo báo cáo kết quả khảo sát hàng nghìn nhà khoa học tại Hà Lan nhằm mục đích thăm dò mức độ phổ biến của các hoạt động nghiên cứu có vấn đề và hành vi sai trái trong khoa học.
Một bài báo trên Science [https://www.sciencemag.org/news/2021/07/landmark-research-integrity-survey-finds-questionable-practices-are-surprisingly-common] tóm tắt kết quả của hai nghiên cứu đó, rằng “*Hơn một nửa số nhà khoa học Hà Lan thường xuyên tham gia vào các hoạt động nghiên cứu có vấn đề, chẳng hạn như che giấu các sai sót trong thiết kế nghiên cứu của họ hoặc trích dẫn tài liệu một cách chọn lọc. Và cứ 12 người thì có một người [8%] thừa nhận đã thực hiện hành vi sai phạm nghiêm trọng hơn trong nghiên cứu trong vòng 3 năm qua: ngụy tạo hoặc làm sai lệch kết quả nghiên cứu.*” Daniele Fanelli, một nhà nghiên cứu về đạo đức trong khoa học tại Trường Kinh tế London, nói với Science rằng con số 51% nhà nghiên cứu thừa nhận đã từng tham gia vào những hoạt động nghiên cứu có vấn đề “*có thể vẫn còn là một ước lượng thấp*.”
Vào tháng 6, một phân tích tổng hợp những nghiên cứu trước đây về các thực hành nghiên cứu đáng ngờ và hành vi sai trái được công bố trên tạp chí Science and Engineering Ethics [https://link.springer.com/article/10.1007/s11948-021-00314-9], báo cáo rằng hơn 15% các nhà khoa học đã chứng kiến những người khác thực hiện ít nhất một hành vi sai trái trong nghiên cứu (giả mạo, bịa đặt dữ liệu hoặc đạo văn), trong khi gần 40% biết những người khác đã tham gia vào ít nhất một hoạt động nghiên cứu đáng ngờ.
Trong một bài xã luận sắc bén [https://blogs.bmj.com/bmj/2021/07/05/time-to-assume-that-health-research-is-fraudulent-until-proved-otherwise] công bố đầu tuần này, cựu biên tập viên của tạp chí y khoa BMJ, Richard Smith đặt câu hỏi liệu “*đã đến lúc xem các nghiên cứu y khoa đều gian lận cho đến khi chúng được chứng minh là trung thực*.” Smith kêu gọi sự chú ý đến một bài tổng quan hệ thống các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng gần đây được bác sĩ gây mê người Anh John Carlisle công bố trên tạp chí Anesthesia. John Carlisle phát hiện ra rằng trong số 153 nghiên cứu có đủ dữ liệu của từng bệnh nhân, 44% chứa dữ liệu không đáng tin cậy và 26% là những thử nghiệm mà ông gọi là thử nghiệm “ma” có kết quả được chế biến từ dữ liệu giả. Carlisle chỉ ra rằng nhiều thử nghiệm ma đến từ các nhà nghiên cứu ở Ai Cập, Trung Quốc, Ấn Độ, Iran, Nhật Bản, Hàn Quốc và Thổ Nhĩ Kỳ.
Trong một bài xã luận [https://associationofanaesthetists-publications.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/anae.15297], Ioannidis quan sát thấy các thử nghiệm ma chiếm tới “*100% (7/7) ở Ai Cập; 75% (3/4) ở Iran; 54% (7/13) ở Ấn Độ; 46% (22/48) ở Trung Quốc; 40% (2/5) ở Thổ Nhĩ Kỳ; 25% (5/20) ở Hàn Quốc; và 18% (2/11) ở Nhật Bản.*” Lấy số lượng thử nghiệm lâm sàng từ các quốc gia này được liệt kê trong cơ sở dữ liệu đăng ký của Tổ chức Y tế Thế giới và ngoại suy từ tỷ lệ thử nghiệm sai được xác định bởi Carlisle, Ioannidis ước tính rằng có “*gần 90.000 thử nghiệm sai từ các quốc gia này đã được đăng ký, trong đó có khoảng 50.000 thử nghiệm ma*.” Từ đó, ông kết luận rằng “*hàng trăm nghìn thử nghiệm ngẫu nhiên ma đang tồn tại trong y văn*.” Vì các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng là tiêu chuẩn vàng cho nghiên cứu lâm sàng, Ioannidis cho biết thêm, “*Thật đáng sợ khi nghĩ đến các thiết kế nghiên cứu khác, ví dụ, nghiên cứu quan sát, là dạng nghiên cứu thậm chí ít có khả năng được kiểm soát hơn và dễ bị tiến hành cẩu thả hơn so với các thử nghiệm phân nhóm ngẫu nhiên.*”
Trong bài xã luận trên BMJ của mình, Smith trích dẫn lời của Barbara K. Redman, tác giả cuốn sách “*Research Misconduct Policy in Biomedicine: Beyond the Bad-Apple Approach*” [https://mitpress.mit.edu/books/research-misconduct-policy-biomedicine]. Trong một webinar về gian lận trong nghiên cứu, Smith cho biết Barbara Redman khẳng định “*vấn đề không phải vài con sâu làm rầu nồi canh mà là một đám sâu nếu không muốn nói là cả bầy sâu.*” Theo Smith, Barbara Redman lập luận rằng “*các hành vi sai trái trong nghiên cứu là vấn đề của hệ thống — hệ thống tạo ra động cơ để công bố những nghiên cứu gian lận và không có các quy trình quản lý đầy đủ*.” Hệ thống xuất bản khoa học xây dựng dựa trên lòng tin và bình duyệt không được thiết kế để phát hiện gian lận. Các tạp chí, nhà xuất bản, nhà tài trợ và các cơ sở nghiên cứu có rất ít động cơ để kiểm tra gian lận và không khuyến khích việc làm tổn hại danh tiếng của họ bằng cách rút lại các nghiên cứu.
Vậy có thể làm gì để ngăn chặn làn sóng nghiên cứu gian lận? Ioannidis gợi ý rằng có một biện pháp hữu ích là yêu cầu tất cả các bộ dữ liệu phải công khai để các nhà nghiên cứu khác phân tích lại. Đó là cách Carlisle có thể nhận diện các nghiên cứu ma và không đáng tin cậy. Chúng ta cần suy nghĩ nghiêm túc làm thế nào để thay đổi từ việc khuyến khích xuất bản các bài báo sang khám phá những điều thực sự có ý nghĩa về thế giới. Trong lúc này, có thể Smith đã đúng, rằng “*đã đến lúc xem các nghiên cứu y khoa đều gian lận cho đến khi chúng được chứng minh là trung thực*.”
Tuy nhiên, tôi vẫn đồng ý với Ioannidis, người đã từng nói với tôi rằng “***Khoa học đã, đang, và sẽ tiếp tục là điều tốt đẹp nhất đã xảy ra với loài người***.”
Shared link: https://absolutelymaybe.plos.org/2013/12/16/biomedical-research-believe-it-or-not/
Statistics:
Likes: 35, Shares: 7, Comments: 3
Like Reactions: 33, Haha Reactions: 0, Wow Reactions: 1, Love Reactions: 1, Sad Reactions: 0, Angry Reactions: 0