他让数百篇论文被撤稿或被原文...

Carlisle是一名科药剂师，在闲暇，他就像一个私家侦探，翻找临床深入研究当中那些怀疑的图表。在只不过十年里，他深入调查了很多领域的深入研究，从饮食方面深入研究到化疗指南。他在数百篇社论当中断定了人文学科撒谎和其它差错，致使社论被撤稿或者被无误，甚至就此结束了某些黑幕财主的职业生涯。（注：全世界被撤稿最多的执法人员名单见所示）Retraction Watch盘点的撤稿最多的执法人员名单https：//retractionwatch.com/the-retraction-watch-leaderboard/领域，“黑幕”的重灾区？十多年前所，Carlisle和其他学家聊起日本深入研究执法人员Yoshitaka Fujii刊发的那些深入研究。Fujii此前所刊发了一系列RCT，深入调查了各种药物对持续性症状术后呕吐和眩晕的阻碍。图表样子太过难得，以至于很不真实。Carlisle尽快利用统计数字学方式来检查和这些图表。2012年，他援引，社论当中揭示的结果能真正显现出的不太可能性极小[1]。大多由于他的深入研究，时代周刊主笔敦促Fujii此前所和那时候的大学揭开深入调查，2012年，Fujii被大学辞职，事与愿违183篇社论被撤稿，纪录了历史记录。4年后，Carlisle与人合作刊发了对另一位日本学家Yuhji Saitoh深入研究的深入研究，断定他的图表也更加怀疑[2]，Saitoh现今所有53社论被撤稿。还有其他深入研究执法人员参考了Carlisle的不合时宜。例如，2016年，冰岛和英国的深入研究执法人员在外科深入科学界Yoshihiro Sato的社论当中断定了一些弊端[3]，致使了27篇社论被撤稿。Sato事与愿违有66篇社论被撤稿。在上述暴力事件以后，科就曾因数起人文学科盗窃丑闻而MLT-，其当中最主要德国医师Joachim Boldt的暴力事件，他已被撤稿了90多篇社论。Carlisle甚至开始怀疑到底只在科有人文学科盗窃。因此，他物色了8本主要学术Journal，利用闲暇参阅了数千项随机试验性。2017年，Carlisle在《Anaesthesia》时代周刊上刊发了一篇深入研究社论，援引在16年来刊发的5000多项试验性当中，断定90项深入研究的图表很怀疑[4]。此前所，这些社论至少有10篇已被撤稿，6篇被更正，最主要刊发在《NEJM》上的一项关于地当中海饮食对健康有益于的深入研究，不过，这社论并未任何人文学科盗窃的不道德，是著者在对旁观者的随机三组上犯了一个差错。在著者封禁了差错图表后，这篇社论继续刊发，论证与以后类似[5]。Carlisle一直在坚持甄别社论当中的怀疑图表，同年份，他对那不勒斯护士Mario Schietroma展开的数十项深入研究提出了警告，援引这些深入研究并不是临床实践的简单依据[6]。Myles是该Carlisle简报的合着者之一，上周，Myles在Schietroma的五篇社论当中断定控制组和症状组的原始图表不存在怀疑的共同点。Schietroma的深入研究结果对全世界各地的疗养院都产生了阻碍， WHO在2016年引用了Schietroma的科学社论，刊发了一项表示同意，即药剂师在化疗期间和术后可不常规提高给症状的缺氧水平以下降感染者。Myles真是，这是一个有争议的表示同意，在某些化疗当中，不必要的缺氧才但会增大并发症的风险，而这些表示同意不太可能意味着，较穷困国家的疗养院但会把更多支出小花在缺氧上。Myles警告过的五篇社论很快被撤稿，WHO将其表示同意从“过关斩将提拔”修正为“准许提拔”，这意味着临床药剂师有更多的自主权为各有不同的病患无论如何各有不同的自由选择。Schietroma真是，他的统计数字是由一名独立统计数字学家来展开的，且通过了都对遴选，两组症状他借此机会自由选择了类似的症状族群，所以两组的图表更加差不多，也就特罗斯季亚涅齐了。他还援引，2009年取材于震时，出错了与试验性有关的原始图表和文件。该校一位发言人援引，已经取回“方面深入调查独立机构”解决问题，但并未推论是哪些独立机构，也并未真是明深入调查是不是正在展开当中。实际上是差错，还是黑幕？Carlisle的图表甄别方式并不新颖，他援引：真实的图表有其自然规律，而人造图表很难抹去。1938年American科学家Frank Benford推广了这种图表甄别方式，并被许多统计数字执法人员用作。（该方式参照下方镜像，本文便摘录：chrome-extension：//oemmndcbldboiebfnladdacbdfmadadm/http：//datacolada.org/wp-content/uploads/2018/08/4409-Benford-1938-Law-of-anomalous-numbers.pdf）以随机对照试验性为例，Carlisle推论基线图表，这些图表揭示了试验性当中旁观者的入组特点，通常是控制组和插手组，最主要身高、肥胖和方面的生理特点，通常在社论的第一个表格当中揭示。在RCT当中，旁观者被随机重新分配到控制组或（一个或多个）插手组。因此，各组当中每个特点的均数值和平均数可不大抵相同，但不不太可能完全相同。2017年，Carlisle在《Anaesthesia》时代周刊上刊发的那篇对5000项临床实验的深入研究[1]，引起了《Anesthesiology》时代周刊主笔们的过关斩将烈反响，该时代周刊上刊发过12篇被Carlisle定为有弊端的社论。在对《Anaesthesia》的一篇回复信当中，统计数字专家Timothy Houle过关斩将调了一些弊端，比如Carlisle用作的方式才但会显现出假感染者性，用作检测冒用图表的有效基本功能（类似于盗用检查和软件）才但会更好，但Carlisle的方式并非如此。”[7]同年份5同年，《Anesthesiology》确实更正了Carlisle过关斩将调的其当中一篇社论，援引两个表格当中P数值有“差错”，但著者出错了原始图表，无法继续计算这些数值，然而，著者在评论当中仍坚持自己的观点。在只不过的几年里，Carlisle用作的方式并不是唯一一种用以检查和已刊发社论图表的方式。Michèle Nuijte联合开发了一种她所援引“spellcheck for statistics”的机制，可以扫描Journal社论，检查和统计数字图表是不是内部原则上。用作“Statcheck”可以化验结果当中简报的图表是不是与计算的P数值原则上。（参照：https：//www.nature.com/news/stat-checking-software-stirs-up-psychology-1.21049）荷兰犯罪学硕士生Nick Brown和芝加哥深入研究执法人员James Heathers，用作一个叫好好GRIM的机制审批统计数字方式的正确率，作为记号怀疑图表的另一种方式。（参照：https：//medium.com/@jamesheathers/the-grim-test-a-method-for-evaluating-published-research-9a4e5f05e870）耶鲁大学的John Ioannidis真是：”人们对这类甄别更为感兴趣，它们是很棒的基本功能”。但他警告援引，不要对弊端的或许谋下论证。他援引：“人文学科盗窃和只是有差错，是完全各有不同的。”Brown， Nuijten和Carlisle也都表示同意，他们的甄别基本功能只是凸显了需要深入调查的弊端。Nuijten援引“只想把statcheck机制和人文学科盗窃连系在一起”。Ioannidis相信，这类基本功能的真正价数值在于，在社论刊发前所对有弊端的图表展开化疗，从而在一开始就防止人文学科盗窃或有其它差错。Carlisle真是，更为多的时代周刊主笔连系他，希望能用他的方式来甄别社论。但大大多时候都是在非正式的意味着临时顺利完成的，实际上是在主笔已大大怀疑的意味着才但会这样好好。但至少已经有两家Journal往前所走了一步，将统计数字检查和作为所有社论刊发步骤的一大多。但即使断定一项深入研究不存在人文学科盗窃，也不一定能未解决弊端。2012年，韩国的深入研究执法人员向《Anesthesia Brown Analgesia》时代周刊提交了一项试验性，深入研究概要为面部神经张力如何高亮血液透析的最佳时间。主笔非正式地让Carlisle甄别了这社论，他断定症状图表和总结图表不存在差异，社论被拒稿了。然而，这篇社论随后投到了Carlisle自己的Journal上，但换上了症状图表，Carlisle发觉了这篇社论，它终于招致了拒稿，两家时代周刊的主笔都连系了著者及其所在独立机构，表达了他们的顾虑。短时间内Carlisle吃惊的是，几个同年后，这篇社论，与上一版并未任何变化，刊发在《European Journal of Anaesthesiology》时代周刊上。在Carlisle与该Journal主笔真是明了对这社论的质疑便，该社论于2017年被撤稿，或许是“他们的图表不存在违规不道德，最主要对结果的差错陈述”。[8]引文：1. Anaesthesia. 2012 May；67(5)：521-37.2. Anaesthesia. 2017 Jan；72(1)：17-27.3. Neurology. 2016 Dec 6；87(23)：2391-2402.4. Anaesthesia. 2017 Aug；72(8)：944-952.5. N Engl J Med. 2018 Jun 21；378(25)：e34.6. Anaesthesia. 2019 May；74(5)：573-584.7. Anaesthesia. 2018 Jan；73(1)：125-126.8. Eur J Anaesthesiol. 2017 Apr；34(4)：249.社论编纂自：How a data detective exposed suspicious medical trials. Nature. 23 July， 2019.