薬物研究の問題：パキシル

利益率が「ゴールドスタンダード」と思われる客観的な科学プロセスに依存している場合、そのプロセスを操作する方法を想像し始めるまでにどのくらいの時間がかかると思いますか？

「あまりそうではない」と答えたら、あなたは正しいでしょう。

プロセスはもちろん、査読済みのジャーナル記事であり、ヘルスケア研究の「ゴールドスタンダード」です。理論は、研究者が他の研究者の研究をレビューして公開する前に精査すると、良いものだけがそれを公開します（そして、説明や追加の免責事項が必要な場合、レビュープロセスでよく出てきます）。

それでは、そのような客観的なプロセスをどのように操作しますか？まあ、あなたはその基礎から始めることができます。調査データ自体。

今日の調査データと研究の問題は、多くの研究者が統計に手を出さないままでいることです。彼らは統計学の専門家である統計学者または研究者に仕事を引き渡しています。つまり、研究者として、巨大な多施設臨床試験で生データを見ることさえできないかもしれません。統計学者または大学院生は、それらすべてを処理し、さまざまな分析でそれを操作し、分析の結果を研究に提示します。

しかし、ほとんどの研究者は自分の統計学者、彼らがしばしば数年または数十年も一緒に仕事をする同僚を選びます。

研究者の肩から力を抜いて、最終的なクリーンなデータ結果を彼らに与えるとどうなりますか？

要約データが、あなたが研究している薬物の製薬会社の1つから提供された場合はどうなりますか？うーん…利益相反の可能性についてはこちらをご覧ください。

CL Psychは、GlaxoSmithKline（GSK）が自殺と人気の抗うつ薬の1つであるPaxil：Key Opinion LeadersとThe Information Laundering：The Case of Paxilの関係を研究している研究者を明らかに操作した方法を説明する、完全で不快な話をしています。

CL Psychの分析は洞察に満ち、不快なものであり、生データそのものを調べないという選択を擁護しようとする研究者たちに一読する価値はあります。

あなたが学術研究者であり、製薬会社からデータテーブルを取得し、それをレポートや出版物に複製するだけの場合は、研究を行っているのではなく、情報を洗浄しています。人々はあなたがデータを綿密に調べたと思っていますが、あなたはそうしていないので、あなたは公衆に害を及ぼしています。

そのまま呼んで…！

ピアレビュープロセスは、研究者が仕事をやめ、他の人たちに仕事の一部を任せている分を分析します。また、ジャーナルは、研究しているデータに関して研究者が明確な「管理の連鎖」を持たない記事を公開すべきではないと考えています。つまり、研究者は常に、自分のデータがどのように収集、保存、処理、分析、比較されたかを正確に把握し、防御できる必要があります。