¿Qué tan mala es la situación de la investigación en el sector farmacéutico?


Big Pharma: Bullying y apartheid con las vacunas contra el covid | Misión  Verdad

Es tan malo que el ex redactor jefe del BMJ (British Medical Journal) pregunta en un nuevo artículo: «¿Es hora de asumir que la investigación sanitaria es fraudulenta hasta que se demuestre lo contrario?» Ah, y por ‘fraudulento’ no se refiere a malas estadísticas. No. Se refiere a los investigadores que mienten y dicen que hicieron un estudio que en realidad no han hecho. Así de mala es la situación.

La investigación en salud se basa en la confianza. Los profesionales de la salud y los editores de revistas que leen los resultados de un ensayo clínico asumen que el ensayo ocurrió y que los resultados se informaron honestamente. Pero alrededor del 20% de las veces, dijo Ben Mol, profesor de obstetricia y ginecología en Monash Health, estarían equivocados.

Como he estado preocupado por el fraude de investigación durante 40 años, no me sorprendió tanto como a muchos esta cifra, pero me llevó a pensar que puede haber llegado el momento de dejar de asumir que la investigación realmente sucedió y se informa honestamente, y asumir que la investigación es fraudulenta hasta que haya alguna evidencia que respalde que sucedió y se informó honestamente. La Colaboración Cochrane, que también posee «información confiable», ha dado ahora un paso en esa dirección.

Como describió en un seminario web la semana pasada, Ian Roberts, profesor de epidemiología en la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, comenzó a tener dudas sobre el informe honesto de los ensayos después de que un colega le preguntó si sabía que su revisión sistemática que mostraba que el manitol redujo a la mitad la muerte por lesión en la cabeza se basó en ensayos que nunca habían ocurrido. No lo hizo, pero se depuso a investigar los juicios y confirmó que no habían ocurrido nunca. Todos ellos tenían un autor principal que pretendía provenir de una institución que no existía y que se suicidó unos años después.

Todos los ensayos se publicaron en prestigiosas revistas de neurocirugía y tuvieron múltiples coautores. Ninguno de los coautores había contribuido con pacientes a los ensayos, y algunos no sabían que eran coautores hasta después de que se publicaron los ensayos. Cuando Roberts se puso en contacto con una de las revistas, el editor respondió que «no confiaría en los datos». ¿Por qué, se preguntó Roberts, publicó el juicio? Ninguno de los ensayos se ha retractado.

Más tarde, Roberts, quien dirigió uno de los grupos Cochrane, realizó una revisión sistemática de coloides versus cristaloides sólo para descubrir nuevamente que no se podía confiar en muchos de los ensayos que se incluyeron en la revisión. Ahora es escéptico acerca de todas las revisiones sistemáticas, en particular las que son en su mayoría revisiones de múltiples ensayos pequeños. Comparó la idea original de las revisiones sistemáticas con la búsqueda de diamantes, conocimiento que estaba disponible si se agrupaba en revisiones sistemáticas; ahora piensa en la revisión sistemática como la búsqueda a través de la basura. Propuso que se descartaran los ensayos pequeños de un solo centro, no que se combinaran en revisiones sistemáticas.

Mol, al igual que Roberts, ha realizado revisiones sistemáticas solo para darse cuenta de que la mayoría de los ensayos incluidos eran ensayos de zombis que eran fatalmente defectuosos o no eran confiables. ¿Cuál es, se preguntó, la magnitud del problema? Aunque las retracciones están aumentando, solo alrededor del 0,04% de los estudios biomédicos se han retractado, lo que sugiere que el problema es pequeño. Pero el anestesista John Carlisle analizó 526 ensayos sometidos a Anestesia y encontró que 73 (14%) tenían datos falsos, y 43 (8%) se categorizó como zombi. Cuando pudo examinar los datos individuales de los pacientes en 153 estudios, 67 (44%) tenían datos poco fiables y 40 (26%) eran pruebas de zombis.

Muchos de los ensayos provinieron de los mismos países (Egipto, China, India, Irán, Japón, Corea del Sur y Turquía), y cuando John Ioannidis, profesor de la Universidad de Stanford, examinó los datos de pacientes individuales de los ensayos sometidos de esos países a Anestesia durante un año, encontró que muchos eran falsos: 100% (7/7) en Egipto; el 75% (3/ 4) en Irán; el 54% (7/13) en la India; el 46% (22/48) en China; 40% (2/5) en Turquía; el 25% (5/20) en Corea del Sur; y 18% (2/11) en Japón. La mayoría de los ensayos fueron zombis. Ioannidis concluyó que hay cientos de miles de ensayos de zombis publicados solo de esos países.

Otros han encontrado resultados similares, y la mejor conjetura de Mol es que alrededor del 20% de los ensayos son falsos. Muy pocos de estos documentos se retractan.

Hace tiempo que sabemos que la revisión por pares es ineficaz para detectar el fraude, especialmente si los revisores comienzan, como la mayoría lo han hecho hasta ahora, asumiendo que la investigación se informa honestamente. Recuerdo haber participado en un grupo de expertos en la década de 1990 que investigaba uno de los casos de fraude más escandalosos de Gran Bretaña, cuando el revisor estadístico del estudio nos dijo que había encontrado múltiples problemas con el estudio y que sólo esperaba que se hiciera mejor de lo que se informó. Le preguntamos si alguna vez había considerado que el estudio podría ser fraudulento, y él nos dijo que no lo había hecho.

Ahora hemos llegado a un punto en el que quienes realizan revisiones sistemáticas deben empezar por asumir que un estudio es fraudulento hasta que puedan tener alguna prueba de lo contrario. Algunas pruebas de apoyo provienen de que el ensayo ha sido registrado y tiene la aprobación del comité de ética. Andrew Grey, profesor asociado de medicina en la Universidad de Auckland, y otros han desarrollado una lista de verificación con alrededor de 40 elementos que se pueden utilizar como una herramienta de detección de fraude (puede ver la lista de verificación aquí). La lista de verificación REAPPRAISED (Gobernanza de la investigación, Ética, Autoría, Plagio, Conducta de investigación, Análisis y métodos, Manipulación de imágenes, Estadísticas, Errores, Manipulación de datos e informes) cubre cuestiones como «supervisión ética y financiación, productividad de la investigación y carga de trabajo de los investigadores, validez de la aleatorización, verosimilitud de los resultados y notificación de datos duplicados».

La lista de verificación se ha utilizado para detectar estudios que posteriormente se han retractado, pero que no han pasado por la evaluación completa que cabría esperar para una herramienta de detección clínica. (Pero debo felicitar a los autores por un acrónimo inteligente: algunos dicen que soñar con el acrónimo de un estudio es la parte más difícil de todo el proceso).

Roberts y otros escribieron sobre el problema de los muchos juicios poco confiables y zombis en The BMJ hace seis años con el provocador título: «El sistema de conocimiento que sustenta la atención médica no es adecuado para el propósito y debe cambiar». Querían que la Colaboración Cochrane y cualquiera que realizara revisiones sistemáticas se tomara muy en serio el problema del fraude. Tal vez fue una coincidencia, pero unas semanas antes del seminario web, la Colaboración Cochrane produjo directrices sobre la revisión de estudios en los que ha habido una retractación, una expresión de preocupación o los revisores están preocupados por la confiabilidad de los datos.

Recibe nuevo contenido directamente en tu bandeja de entrada.

Únete a otros 2.157 suscriptores

Las retractaciones son las más fáciles de tratar, pero son, como dijo Mol, solo una pequeña fracción de los estudios poco confiables o zombis. Un editorial en la Biblioteca Cochrane que acompaña a las nuevas directrices reconoce que no hay acuerdo sobre lo que constituye un estudio no confiable, las herramientas de detección no son confiables y «La clasificación errónea también podría conducir a daños a la reputación de los autores, consecuencias legales y problemas éticos asociados con los participantes que han participado en la investigación, solo para que se descuente». La Colaboración está siendo cautelosa, pero puede perder credibilidad e ingresos si el mundo deja de confiar en las revisiones Cochrane porque se cree que se basan en ensayos no confiables.

El fraude en la investigación a menudo se ve como un problema de «manzanas podridas», pero Barbara K Redman, quien habló en el seminario web, insiste en que no es un problema de manzanas podridas, sino de barriles malos si no, dijo, de bosques o huertos podridos. En su libro Research Misconduct Policy in Biomedicine: Beyond the Bad-Apple Approach (Política de mala conducta en la investigación en biomedicina: más allá del enfoque de mala manzana), argumenta que la mala conducta en la investigación es un problema de sistemas: el sistema proporciona incentivos para publicar investigaciones fraudulentas y no tiene procesos regulatorios adecuados.

Los investigadores progresan publicando investigaciones, y debido a que el sistema de publicación se basa en la confianza y la revisión por pares no está diseñada para detectar el fraude, es fácil publicar investigaciones fraudulentas. El modelo de negocio de las revistas y editoriales depende de la publicación, preferiblemente de muchos estudios lo más baratos posible. Tienen pocos incentivos para verificar si hay fraude y un desincentivo positivo para experimentar daños a la reputación y posiblemente riesgos legales de retractarse de los estudios. Los financiadores, las universidades y otras instituciones de investigación también tienen incentivos para financiar y publicar estudios y desincentivos para hacer un alboroto sobre la investigación fraudulenta que pueden haber financiado o haber emprendido en su institución, tal vez por uno de sus investigadores estrella.

Los reguladores a menudo carecen de la capacidad legal y los recursos para responder a lo que es claramente un fraude extenso, reconociendo que probar que un estudio es fraudulento (en lugar de sospechar que es fraudulento) es un proceso calificado, complejo y que consume mucho tiempo. Otro problema es que la investigación es cada vez más internacional con participantes de muchas instituciones en muchos países: ¿quién asume entonces la poco envidiable tarea de investigar el fraude? La ciencia realmente necesita una gobernanza global.



Todo el mundo se beneficia del juego de la publicación, concluyó Roberts, aparte de los pacientes que sufren por recibir tratamientos basados en datos fraudulentos.

Stephen Lock, mi predecesor como editor de The BMJ, se preocupó por el fraude de investigación en la década de 1980, pero la gente pensaba que sus preocupaciones eran excéntricas. Las autoridades de investigación insistieron en que el fraude era raro, no importaba porque la ciencia se autocorregiba y que ningún paciente había sufrido debido al fraude científico. Todas esas razones para no tomarse en serio el fraude en la investigación han demostrado ser falsas y, 40 años después de las preocupaciones de Lock, nos estamos dando cuenta de que el problema es enorme, el sistema fomenta el fraude y no tenemos una forma adecuada de responder.

Puede ser el momento de pasar de asumir que la investigación se ha llevado a cabo honestamente y se ha informado a asumir que no es confiable hasta que haya alguna evidencia de lo contrario.


FUENTE: 
Qué tan malo es el fraude en la investigación en salud en la industria farmacéutica – Strange Sounds