बुधवार, 31 अक्टूबर 2012
पत्रकारों, वैज्ञानिक पत्रिकाओं, शोधकर्ताओं ने खुद ... हम कई हैं जो आश्चर्यजनक रूप से अच्छे अध्ययन और शोध के परिणामों को प्रसारित करने में योगदान करते हैं। समस्या यह है कि उनमें से कई पकड़ में नहीं आते हैं जब अन्य सहयोगियों ने अपने निष्कर्षों को दोहराने की कोशिश की, जैसा कि एक प्रतिष्ठित वैज्ञानिक ने अभी दिखाया है। आयोनिडिस अपने सहयोगियों के बीच लगातार प्रकाशित होने वाले वैज्ञानिक परिणामों पर सवाल उठाने के लिए प्रसिद्ध हैं (2010 में उन्हें 'बहादुर वैज्ञानिक' की उपाधि मिली) और आधुनिक विज्ञान की कमजोरियों की निंदा करते हुए; तथाकथित सहकर्मी समीक्षा (अन्य विशेषज्ञों की समीक्षा करने वाले विशेषज्ञ) के आधार पर।
इस अवसर पर, जर्नल ऑफ़ द अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन के पृष्ठों में, इयोनिडिस बताते हैं कि बहुत अच्छे परिणाम आमतौर पर नहीं होते हैं जब वे पुष्टि करने की कोशिश करते हैं। उनके निष्कर्षों के अनुसार, असाधारण लाभों को प्रदर्शित करने वाले अध्ययन विफल हो जाते हैं जब यह उनकी टिप्पणियों की नकल करने की बात आती है।
इस निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी (यूएसए) में उनकी टीम ने 85, 000 विभिन्न विषयों पर 300, 000 से कम प्रकाशनों का विश्लेषण किया। इनमें से, वे समझाते हैं, 16% ने नियंत्रण समूह की तुलना में रोगी के लिए पांच गुना अधिक लाभ दिखाया (जिन रोगियों को एक ही उपचार नहीं मिला या, इसके विपरीत, केवल एक प्लेसबो प्राप्त हुआ)।
खैर, इन 'असाधारण रूप से अच्छे' मामलों के 90% मामलों में, बाद के परीक्षणों में कथित फायदे काफी कम हो गए थे।
इस घटना की व्याख्या करने वाले कारणों में से (जिसे 'सच होने के लिए बहुत अच्छा कहा जा सकता है') कई स्टैंड आउट: सकारात्मक परिणाम आमतौर पर छोटे अध्ययन (100 से कम प्रतिभागियों के साथ) से आते हैं, जो अक्सर मध्यवर्ती संकेतकों को मापते हैं (इसके बजाय) मृत्यु दर, उदाहरण के लिए)।
यूनिवर्सिटी ऑफ सैन फ्रांसिस्को (यूएसए) की एक विशेषज्ञ रीता रेडबर्ग ने बिना वर्क टाई के अखबार 'लॉस एंजेलिस टाइम्स' से कहा है कि इन परिणामों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। "अक्सर, कुछ दवाओं को इन प्रकार की छोटी नौकरियों के आधार पर अधिकारियों से अनुमोदन प्राप्त होता है। शायद हमें जल्दी नहीं करनी चाहिए।"
कभी-कभी, विशेषज्ञ सहमत होते हैं, रोगी को एक शानदार, लेकिन अविश्वसनीय से अधिक लाभ के लिए एक मामूली लाभ हो सकता है।
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पत्रकारों, वैज्ञानिक पत्रिकाओं, शोधकर्ताओं ने खुद ... हम कई हैं जो आश्चर्यजनक रूप से अच्छे अध्ययन और शोध के परिणामों को प्रसारित करने में योगदान करते हैं। समस्या यह है कि उनमें से कई पकड़ में नहीं आते हैं जब अन्य सहयोगियों ने अपने निष्कर्षों को दोहराने की कोशिश की, जैसा कि एक प्रतिष्ठित वैज्ञानिक ने अभी दिखाया है। आयोनिडिस अपने सहयोगियों के बीच लगातार प्रकाशित होने वाले वैज्ञानिक परिणामों पर सवाल उठाने के लिए प्रसिद्ध हैं (2010 में उन्हें 'बहादुर वैज्ञानिक' की उपाधि मिली) और आधुनिक विज्ञान की कमजोरियों की निंदा करते हुए; तथाकथित सहकर्मी समीक्षा (अन्य विशेषज्ञों की समीक्षा करने वाले विशेषज्ञ) के आधार पर।
इस अवसर पर, जर्नल ऑफ़ द अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन के पृष्ठों में, इयोनिडिस बताते हैं कि बहुत अच्छे परिणाम आमतौर पर नहीं होते हैं जब वे पुष्टि करने की कोशिश करते हैं। उनके निष्कर्षों के अनुसार, असाधारण लाभों को प्रदर्शित करने वाले अध्ययन विफल हो जाते हैं जब यह उनकी टिप्पणियों की नकल करने की बात आती है।
इस निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी (यूएसए) में उनकी टीम ने 85, 000 विभिन्न विषयों पर 300, 000 से कम प्रकाशनों का विश्लेषण किया। इनमें से, वे समझाते हैं, 16% ने नियंत्रण समूह की तुलना में रोगी के लिए पांच गुना अधिक लाभ दिखाया (जिन रोगियों को एक ही उपचार नहीं मिला या, इसके विपरीत, केवल एक प्लेसबो प्राप्त हुआ)।
खैर, इन 'असाधारण रूप से अच्छे' मामलों के 90% मामलों में, बाद के परीक्षणों में कथित फायदे काफी कम हो गए थे।
इस घटना की व्याख्या करने वाले कारणों में से (जिसे 'सच होने के लिए बहुत अच्छा कहा जा सकता है') कई स्टैंड आउट: सकारात्मक परिणाम आमतौर पर छोटे अध्ययन (100 से कम प्रतिभागियों के साथ) से आते हैं, जो अक्सर मध्यवर्ती संकेतकों को मापते हैं (इसके बजाय) मृत्यु दर, उदाहरण के लिए)।
यूनिवर्सिटी ऑफ सैन फ्रांसिस्को (यूएसए) की एक विशेषज्ञ रीता रेडबर्ग ने बिना वर्क टाई के अखबार 'लॉस एंजेलिस टाइम्स' से कहा है कि इन परिणामों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। "अक्सर, कुछ दवाओं को इन प्रकार की छोटी नौकरियों के आधार पर अधिकारियों से अनुमोदन प्राप्त होता है। शायद हमें जल्दी नहीं करनी चाहिए।"
कभी-कभी, विशेषज्ञ सहमत होते हैं, रोगी को एक शानदार, लेकिन अविश्वसनीय से अधिक लाभ के लिए एक मामूली लाभ हो सकता है।
स्रोत:
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