BMJ: 20% da Pesquisa em Saúde é Fraudulenta

Richard Smith: "Pode ter chegado o momento de parar de supor que a pesquisa realmente aconteceu e é honestamente relatada, e assumir que a pesquisa é fraudulenta".

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Em um novo artigo de opinião no BMJ, Richard Smith argumenta que “pode ter chegado o momento de parar de supor que a pesquisa realmente aconteceu e é honestamente relatada, e assumir que a pesquisa é fraudulenta até que haja alguma evidência que comprove que ela aconteceu e foi honestamente relatada”.

Smith, que foi o editor do BMJ até 2004, tem sido um incansável lutador pela ética na pesquisa científica. Ele foi co-fundador do Comitê de Ética Médica (COPE), presidiu o Comitê de Supervisão da Biblioteca Cochrane, e fez parte da diretoria do Escritório de Integridade de Pesquisa do Reino Unido.

Smith escreve que cerca de 20% das pesquisas em saúde são fraudes, de acordo com dados recentes do pesquisador Ben Mol.

Foto de um homem de terno usando uma máscara em uma mesa com um computador e uma pilha alta de papelada

Smith continua descrevendo o caso de Ian Roberts, que soube que uma revisão que ele co-autorizou incluiu dados de estudos que na verdade nunca aconteceram.

The businessman wearing mask in hypocrisy concept

“Todos eles tinham um autor principal que supunha vir de uma instituição que não existia e que se matou alguns anos depois. Os ensaios foram todos publicados em prestigiosas revistas de neurocirurgia e tiveram múltiplos co-autores. Nenhum dos co-autores tinha contribuído com pacientes para os ensaios, e alguns só sabiam que eram co-autores depois que os ensaios foram publicados. Quando Roberts contatou uma das revistas, o editor respondeu que “eu não confiaria nos dados”. Por que, perguntou Roberts, ele publicou o ensaio? Nenhum dos ensaios foi retirado”.

Smith também cita um estudo do ano passado de J. B. Carlisle, que examinou os estudos publicados na revista Anaesthesia. Usando estudos que forneceram dados individuais de pacientes, Carlisle pôde determinar que 44% incluíam dados falsos. Carlisle escreveu: “Acho que as revistas devem assumir que todos os artigos submetidos são potencialmente defeituosos e os editores devem revisar os dados individuais dos pacientes antes de publicar ensaios controlados aleatórios”.

De acordo com Smith, “muito poucos destes trabalhos são retratados”. Assim, artigos com dados falsificados compõem uma grande parte da literatura de pesquisa, e pode ser difícil para um leitor saber se deve confiar em um estudo, mesmo que este seja publicado em uma revista respeitada.

Smith escreve que a revisão por pares – a etapa chave para a verificação da qualidade na publicação de um artigo de pesquisa – não detecta dados falsificados. Revisores e editores começam com a suposição de que os dados são reais e geralmente não são inventados.

E não há incentivo para que as revistas ou instituições acadêmicas detectem fraudes, retratem estudos fraudulentos ou punam os responsáveis. Os periódicos podem achar sua reputação prejudicada se se souber que publicaram estudos fraudulentos. As instituições acadêmicas enfrentam um risco semelhante, mas também querem proteger seus pesquisadores, que trazem dinheiro de subsídios para a escola (às vezes em milhões de dólares).

Pior ainda, é difícil provar quando um estudo utiliza dados fraudulentos. Em muitos casos, outros pesquisadores não têm acesso aos dados individuais, e mesmo que tenham, é necessário muito trabalho para procurar números com aparência suspeita.

Smith escreve: “Os reguladores muitas vezes não têm a legitimidade legal e os recursos para responder ao que é claramente uma fraude extensa, reconhecendo que provar que um estudo é fraudulento (em oposição a suspeitar que seja fraudulento) é um processo hábil, complexo e demorado”.

Uma solução parcial que disponibiliza todos os dados ao público para que outros pesquisadores possam verificar o trabalho. Outra solução parcial é a lista de verificação REAPPRAISED (descrita aqui), que faz perguntas como quem financiou o trabalho, quão clara é a metodologia e se há algo suspeito sobre onde o estudo foi realizado ou sobre o processo de recrutamento dos participantes. Por exemplo, se as datas dadas para os participantes recrutados não coincidirem ou parecerem muito curtas ou muito longas, isso pode ser um indicador de que os dados foram inventados.

Smith escreve que, no passado, “as autoridades de pesquisa insistiam que a fraude era rara, não importava porque a ciência era auto-corretora, e que nenhum paciente tinha sofrido por causa da fraude científica”. Todas essas razões para não levar a sério a fraude na pesquisa provaram ser falsas”.

Ele acrescenta: “Estamos percebendo que o problema é enorme, o sistema encoraja a fraude e não temos uma maneira adequada de responder”. Talvez seja hora de passar do pressuposto de que a pesquisa foi conduzida honestamente e relatada para o pressuposto de que não é confiável, até que haja alguma evidência em contrário”.

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Smith, Richard. “Time to assume that health research is fraudulent until proven otherwise?”, the BMJopinion, july, 5, 2021.

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N.E. Richard Smith foi o editor do BMJ até 2004.  Confira mais matérias interessantes escritas por ele, clicando aqui →