नैदानिक ​​परीक्षणों में "प्रकाशन पूर्वाग्रह" की पुष्टि की गई

प्रकाशन अभ्यास में असमानता के कारण परिणामों की विकृति

सभी अध्ययन परिणाम प्रकाशित नहीं होते हैं © SXC
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चिकित्सा अध्ययन न केवल अनुसंधान के लिए बल्कि दवा अनुमोदन या स्वास्थ्य प्राधिकरण के फैसले के लिए नींव हैं। लेकिन सभी अध्ययन परिणाम प्रकाशित नहीं होते हैं। वैज्ञानिकों ने अब दो सांख्यिकीय तरीकों का परीक्षण किया है ताकि यह पता चले कि वे प्रकाशन बायस को क्या कहते हैं। उनके परिणाम अब ब्रिटिश मेडिकल जर्नल में दिखाई दिए हैं।

एक अध्ययन का सामान्य मार्ग प्रयोगशाला में दवा परीक्षणों से या परिणामों के सांख्यिकीय मूल्यांकन के विषयों पर होता है। फिर इन्हें एक पत्रिका को एक लेख के रूप में प्रस्तुत किया जाता है और समीक्षकों द्वारा, आमतौर पर उसी क्षेत्र में अन्य चिकित्सा पेशेवरों द्वारा, पद्धतिगत शुद्धता पर जाँच की जाती है। इस सहकर्मी की समीक्षा प्रक्रिया का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि केवल उन परिणामों को प्रकाशित किया जाता है जिन्हें सही ढंग से और लागू वैज्ञानिक अभ्यास के अनुसार पहचाना गया है।

नकारात्मक परिणाम अक्सर प्रकाशित नहीं होते हैं

क्योंकि ऐसे नैदानिक ​​परीक्षणों के डेटा न केवल एक दवा के अनुमोदन के लिए एक शर्त हैं, वे सार्वजनिक स्वास्थ्य की सिफारिशों और दिशानिर्देशों पर निर्णय को भी प्रभावित करते हैं। आगे के चिकित्सा अनुसंधान के लिए आवेग और शुरुआती बिंदु अक्सर मौजूदा अध्ययनों के डेटा पर आधारित होते हैं।

लेकिन उन कई अध्ययनों के बारे में क्या जो प्रकाशित भी नहीं हैं? उदाहरण के लिए, अक्सर अध्ययन को रोक दिया जाता है, जो नकारात्मक परिणाम लाते हैं और एक सक्रिय संघटक की अक्षमता साबित करते हैं या बंद कर दिए गए हैं। हालांकि, जब किसी उत्पाद पर प्रकाशित सभी अध्ययनों के आधार पर निर्णय किए जाते हैं, तो परिणाम एक विकृत, बहुत सकारात्मक तस्वीर है क्योंकि कुछ नकारात्मक प्रकाशित नहीं हुए थे।

प्रकाशित आंकड़ों में महत्वपूर्ण विकृति

लीसेस्टर विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने अब विभिन्न सांख्यिकीय तरीकों को विकसित किया है और परीक्षण किया है कि क्या वे प्रकाशित आंकड़ों में इस तरह के असंतुलन की पहचान कर सकते हैं और इस प्रकार गलत निर्णयों से बच सकते हैं। उनके तुलनात्मक परीक्षणों के लिए एक नियंत्रण समूह के रूप में, उन्होंने एंटीडिप्रेसेंट का उपयोग करने के लिए यूएस फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (एफडीए) से डेटा का चयन किया। इस प्राधिकरण के डेटा को "सोने का मानक" माना जाता है और इस प्रकार यह काफी हद तक विरूपण से मुक्त है। इन आंकड़ों ने उनकी तुलना पेशेवर पत्रिकाओं में एक ही दवा के लिए प्रकाशित अध्ययनों से की। प्रदर्शन

दरअसल, दो परीक्षणों, एक प्रतिगमन-आधारित और एक फ़नल विश्लेषण में, परिणामों ने वास्तव में एफडीए डेटा की तुलना में अध्ययन प्रकाशनों में एक मजबूत विषमता दिखाई। शोधकर्ताओं के अनुसार, यह "प्रकाशन पूर्वाग्रह" की उपस्थिति को इंगित करता है। इस तरह के मामलों की पहचान करने के लिए दोनों सांख्यिकीय तरीके इस प्रकार अच्छी तरह से अनुकूल हैं और इस प्रकार उन्हें चिकित्सा अनुसंधान के लिए डेटा बेस से बाहर रखते हैं। इसलिए, वे अनुशंसा करते हैं कि सभी शोधकर्ता और अधिकारी डेटा फ़ाउंडेशन पर शोध करते समय ऐसे परीक्षण करने से बचते हैं।

(लीसेस्टर विश्वविद्यालय, 20.08.2009 - NPO)