그것이 사실 이기에는 너무 좋으면 아마도 거짓 일 것입니다

2012 년 10 월 31 일 수요일
언론인, 과학 저널, 연구원 스스로 ... 우리는 놀랍게도 좋은 연구와 연구 결과를 전파하는 데 기여하는 많은 사람들입니다. 문제는 유명한 과학자가 방금 보여준 것처럼 다른 동료들이 자신의 결론을 모방하려고 할 때 많은 사람들이 붙 잡지 않는다는 것입니다. Ioannidis는 그의 연구 결과에 지속적으로 의문을 제기하고 (2010 년에 'Brave Scientist'라는 제목을 받음) 현대 과학의 약점을 비난하는 것으로 동료들 사이에서 유명합니다. 소위 동료 검토 (다른 전문가를 검토하는 전문가)를 기반으로합니다.

이 경우, 미국 의학 협회 저널 (Journal of the American Medical Association)의 페이지에서, Ioannidis는 확인하려고 할 때 너무 좋은 결과가 일반적이지 않다고 지적합니다. 그들의 결론에 따르면, 관찰 결과를 복제 할 때 특별한 이점을 보여주는 연구는 실패합니다.

이 결론에 도달하기 위해 미국 스탠포드 대학교 (Stanford University)의 그의 팀은 85, 000 개의 다른 주제에 대한 30 만 건의 간행물을 분석했습니다. 이들 중 16 %는 대조군 (동일한 치료를받지 않았거나 반대로 위약 만받은 환자)에 비해 환자에게 5 배 더 큰 혜택을 보였다고 설명합니다.

글쎄, 이 '특별히 좋은'사례의 90 %에서, 다음 시험에서 가정 된 장점이 상당히 줄어 들었습니다.

이 현상을 설명하는 이유 ( '실제로 너무 좋은 것'이라고 할 수 있음)는 몇 가지 두드러집니다. 긍정적 인 결과는 일반적으로 중간 지표를 측정하는 소규모 연구 (100 명 미만)에서 비롯됩니다. 예를 들어 사망률).

미국 샌프란시스코 대학 (University of San Francisco)의 전문가 인 리타 레드 버그 (Rita Redberg)는 '로스 앤젤레스 타임즈 (Los Angeles Times)'신문에 이러한 결과를 고려해야한다고 말했다. "일부 약물은 이러한 유형의 소규모 작업을 기반으로 당국으로부터 승인을받습니다. 서두르지 말아야합니다."

때때로 전문가들은 중간 정도의 이익이 장관이지만 믿을 수없는 것보다 환자에게 더 많은 이점을 가질 수 있다는 데 동의합니다.

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