Alméry Jacqueline – 2021-07-09 02:17:35
**Đã đến lúc xem các nghiên cứu y khoa đều gian lận cho đến khi chúng được chứng minh là trung thực?**
*Đây là bài viết đang được đọc nhiều nhất (most read) trên BMJ Opinion, chuyên trang thảo luận của British Medical Journal (BMJ), một trong những tạp chí y khoa lâu đời và uy tín nhất thế giới: https://blogs.bmj.com/bmj/2021/07/05/time-to-assume-that-health-research-is-fraudulent-until-proved-otherwise*
*Tác giả Richard Smith là biên tập viên BMJ trong 25 năm, cũng là người đồng sáng lập Committee on Medical Ethics (COPE) và là thành viên hội đồng liêm chính nghiên cứu Anh Quốc: https://en.wikipedia.org/wiki/Richard_Smith_(editor)*
Nghiên cứu y khoa dựa trên sự tin tưởng. Các chuyên gia y tế và biên tập viên tạp chí đọc kết quả của một thử nghiệm lâm sàng với niềm tin rằng thử nghiệm đã xảy ra và kết quả được báo cáo trung thực. Nhưng trong khoảng 20% trường hợp, Ben Mol – giáo sư sản phụ khoa tại Monash Health cho biết, họ đã sai. Vì tôi đã quan ngại về gian lận trong nghiên cứu suốt 40 năm, tôi không ngạc nhiên như nhiều người khác trước con số này, nhưng nó khiến tôi nghĩ rằng đã đến lúc phải ngừng giả định rằng nghiên cứu thực sự đã xảy ra và được báo cáo trung thực, mà thay vào đó cần cho rằng nghiên cứu là gian lận cho đến khi có bằng chứng chứng minh rằng nghiên cứu đã xảy ra và được báo cáo trung thực.
Như đã thảo luận trong webinar vào tuần trước, Ian Roberts, giáo sư dịch tễ học tại London School of Hygiene & Tropical Medicine, bắt đầu nghi ngờ về sự trung thực của các báo cáo thử nghiệm sau khi một đồng nghiệp hỏi liệu ông có biết rằng bài đánh giá tổng quan hệ thống của ông cho thấy mannitol (một loạt đường) có tác dụng làm giảm một nửa số ca tử vong do chấn thương đầu dựa trên những thử nghiệm chưa từng được tiến hành hay không. Ian Roberts không biết, nhưng ông bắt đầu điều tra các thử nghiệm và xác nhận rằng chúng chưa từng xảy ra. Tất cả đều có cùng một tác giả chính đến từ một tổ chức không tồn tại và tác giả này đã tự sát vài năm sau đó. Các thử nghiệm đều được công bố trên các tạp chí phẫu thuật thần kinh uy tín và có nhiều đồng tác giả. Không ai trong số các đồng tác giả đã đóng góp bệnh nhân vào các thử nghiệm và một số người còn không biết họ là đồng tác giả cho đến khi các thử nghiệm được công bố. Khi Roberts liên hệ với một trong các tạp chí, biên tập viên trả lời rằng “Tôi sẽ không tin tưởng vào dữ liệu.” Roberts tự hỏi vậy tại sao tạp chí đó lại đồng ý công bố thử nghiệm? Không hề có thử nghiệm nào bị rút lại.
Robert sau đó đã thực hiện một đánh giá tổng quan hệ thống chỉ để phát hiện ra rằng nhiều thử nghiệm được đưa vào tổng quan không thể tin cậy được. Giờ đây, ông hoài nghi về tất cả các tổng quan hệ thống, đặc biệt là những đánh giá chủ yếu là tổng quan của nhiều thử nghiệm nhỏ. Ông so sánh ý tưởng ban đầu của các nghiên cứu tổng quan hệ thống giống như việc tìm kiếm kim cương khi những kiến thức sẵn có được tập hợp lại trong các đánh giá có hệ thống; nhưng giờ thì ông nghĩ về đánh giá tổng quan có hệ thống chẳng khác gì đào bới rác. Ông đề xuất rằng các thử nghiệm nhỏ, đơn trung tâm cần bị loại bỏ, không được đưa vào các đánh giá tổng quan có hệ thống.
Ben Mol, giống như Roberts, đã tiến hành các đánh giá hệ thống chỉ để nhận ra rằng hầu hết các thử nghiệm được đưa vào đều là thử nghiệm ma (zombie trials) có sai sót nghiêm trọng hoặc không đáng tin cậy. Ông tự hỏi quy mô của vấn đề này lớn đến mức nào? Mặc dù số lần các bài báo gian lận bị gỡ ngày càng tăng, nhưng chỉ có khoảng 0,04% các nghiên cứu y sinh bị rút lại, cho thấy vấn đề có vẻ rất nhỏ. Nhưng bác sĩ gây mê John Carlisle đã phân tích 526 thử nghiệm được nộp cho tạp chí Anesthesia và phát hiện ra rằng 73 (14%) chứa dữ liệu sai và 43 (8%) được phân loại là zombie (https://doi.org/10.1111/anae.15263). Khi John Carlisle có điều kiện kiểm tra dữ liệu của từng bệnh nhân trong 153 nghiên cứu, 67 (44%) chứa dữ liệu không đáng tin cậy và 40 (26%) là thử nghiệm zombie. Nhiều thử nghiệm đến từ cùng các quốc gia (Ai Cập, Trung Quốc, Ấn Độ, Iran, Nhật Bản, Hàn Quốc và Thổ Nhĩ Kỳ).
Còn khi John Ioannidis, giáo sư tại Đại học Stanford, kiểm tra dữ liệu từng bệnh nhân từ các thử nghiệm được nộp từ các quốc gia đó tới tạp chí Anaesthesia trong suốt một năm (https://doi.org/10.1111/anae.15297), ông nhận thấy rất nhiều thử nghiệm trong số đó sai: 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. Hầu hết các thử nghiệm đều thuộc loại zombie. Ioannidis kết luận rằng có hàng trăm nghìn thử nghiệm zombie được công bố chỉ riêng từ các quốc gia đó.
Nhiều người khác đã tìm thấy kết quả tương tự và dự đoán của Ben Mol là có khoảng 20% thử nghiệm sai. Rất ít trong số các bài báo đó bị rút lại.
Từ lâu, chúng ta đã biết rằng việc bình duyệt không có hiệu quả trong việc phát hiện gian lận, đặc biệt nếu các chuyên gia bình duyệt bắt đầu, như hầu hết mọi người đều làm cho đến nay, bằng cách giả định rằng nghiên cứu được báo cáo trung thực. Tôi nhớ mình đã từng là thành viên của ban hội thẩm vào những năm 1990 điều tra một trong những trường hợp gian lận kinh hoàng nhất ở Anh, khi chuyên gia bình duyệt phần phân tích thống kê của nghiên cứu nói với chúng tôi rằng anh đã phát hiện nhiều vấn đề với nghiên cứu và chỉ hy vọng rằng nó được thực hiện tốt hơn những gì đã được báo cáo. Chúng tôi hỏi liệu anh có bao giờ nghĩ rằng nghiên cứu này có thể gian lận không, và anh ấy nói với chúng tôi rằng anh ấy chưa bao giờ có thể nghĩ đến kịch bản đó.
Roberts và những người khác đã viết về vấn đề của nhiều thử nghiệm zombie và không đáng tin cậy trên tạp chí BMJ 6 năm trước với tiêu đề khiêu khích: “Hệ thống kiến thức nền tảng cho việc chăm sóc sức khỏe không phù hợp với mục đích và phải thay đổi” (https://www.bmj.com/content/350/bmj.h2463). Họ muốn Cochrane Collaboration và bất kỳ ai tiến hành đánh giá hệ thống phải xem xét vấn đề gian lận một cách rất nghiêm túc. Có thể là sự trùng hợp ngẫu nhiên, nhưng một vài tuần trước webinar, Cochrane Collaboration đã đưa ra các hướng dẫn về việc thẩm định các nghiên cứu trong đó có việc rút bài, bày tỏ quan ngại hoặc các chuyên gia bình duyệt lo lắng về độ tin cậy của dữ liệu: https://documentation.cochrane.org/display/EPPR/Policy+for+managing+potentially+problematic+studies%3A+implementation+guidance
Rút bài là cách dễ nhất, nhưng như Ben Mol đã nói, chúng chỉ là một phần rất nhỏ của các nghiên cứu zombie hoặc không đáng tin cậy. Một bài xã luận trên Cochrane Library kèm theo hướng dẫn mới thừa nhận rằng chưa có đồng thuận nào về những yếu tố xác định một nghiên cứu không đáng tin cậy, các công cụ sàng lọc không đáng tin cậy và “Việc phân loại sai có thể dẫn đến tổn hại danh tiếng cho tác giả, các hậu quả pháp lý và những vấn đề đạo đức liên quan đến những người đã tham gia vào nghiên cứu”. Cochrane Collaboration đang tỏ ra thận trọng nhưng tổ chức này sẽ bị mất uy tín – và thu nhập – nếu thế giới không còn tin tưởng các đánh giá tổng quan của Cochrane khi chúng được cho là dựa trên các thử nghiệm không đáng tin cậy.
**Gian lận trong nghiên cứu thường được cho là chuyện “con sâu làm rầu nồi canh”, nhưng Barbara Redman, người đã phát biểu trong webinar khẳng định rằng vấn đề không phải vài con sâu mà là một đám sâu nếu không muốn nói là cả bầy sâu. Trong cuốn sách Research Misconduct Policy in Biomedicine: Beyond the Bad-Apple Approach, 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. Các nhà khoa học thăng tiến bằng cách xuất bản nghiên cứu và vì hệ thống xuất bản được xây dựng dựa trên sự tin tưởng còn quá trình bình duyệt không được thiết kế để phát hiện gian lận nên rất dễ công bố các nghiên cứu gian lận. Mô hình kinh doanh của các tạp chí và nhà xuất bản phụ thuộc vào việc xuất bản, công bố càng nhiều nghiên cứu với giá càng rẻ càng tốt. Họ có rất ít động cơ để kiểm tra gian lận và không khuyến khích phát hiện gian lận để khỏi bị tổn hại về danh tiếng — và có thể cả rủi ro pháp lý — từ việc rút lại các nghiên cứu. Tương tự, các nhà tài trợ, các trường đại học và các tổ chức nghiên cứu khác có động cơ tài trợ và xuất bản các nghiên cứu và không khuyến khích gây ồn ào về những nghiên cứu gian lận mà họ có thể đã tài trợ hoặc đã thực hiện trong cơ sở của họ — có thể bởi một trong những nhà nghiên cứu nổi tiếng của họ. Các cơ quan quản lý thường thiếu tư cách pháp lý và nguồn lực để đối phó với những gì rõ ràng là gian lận trên diện rộng, thừa nhận rằng việc chứng minh một nghiên cứu là gian lận (khác với việc nghi ngờ nó là gian lận) là một quá trình đòi hỏi nhiều kỹ năng, phức tạp và tốn thời gian. Một vấn đề khác là nghiên cứu ngày càng mang tính quốc tế với những người tham gia từ nhiều tổ chức ở nhiều quốc gia: ai là người đảm nhận nhiệm vụ bất khả thi là điều tra gian lận? Khoa học thực sự cần sự quản trị toàn cầu.**
***Roberts kết luận rằng mọi người đều được hưởng lợi từ trò chơi xuất bản bài báo, trừ những bệnh nhân phải chịu đựng các phương pháp điều trị dựa trên dữ liệu gian lận.***
Stephen Lock, người tiền nhiệm của tôi với tư cách là biên tập viên của BMJ, đã lo lắng về gian lận trong nghiên cứu từ những năm 1980, nhưng mọi người cho rằng sự lo lắng của ông ấy thật kỳ quặc. Các cơ quan quản lý khẳng định rằng gian lận rất hiếm, không thành vấn đề vì khoa học có khả năng tự điều chỉnh và không có bệnh nhân nào phải chịu hậu quả vì gian lận khoa học. Tất cả những lý do để không xem xét gian lận trong nghiên cứu một cách nghiêm túc đã được chứng minh là sai và 40 năm sau những lo ngại của Stephen Lock, chúng tôi nhận ra rằng vấn đề là rất lớn, hệ thống hiện tại đang khuyến khích gian lận và chúng ta không có cách nào thích hợp để ứng phó. Có lẽ đã đến lúc chuyển từ giả định rằng các nghiên cứu đã được tiến hành và báo cáo một cách trung thực thành giả định rằng chúng không đáng tin cậy cho đến khi có một số bằng chứng cho thấy điều ngược lại.
Shared link: https://blogs.bmj.com/bmj/2021/07/05/time-to-assume-that-health-research-is-fraudulent-until-proved-otherwise
Statistics:
Likes: 33, Shares: 13, Comments: 3
Like Reactions: 32, Haha Reactions: 0, Wow Reactions: 1, Love Reactions: 0, Sad Reactions: 0, Angry Reactions: 0