12 . Kézikönyv hamisítóknak

Minden tudományágnak vannak varázsigéi, amelyek hallatán a kétkedők elnémulnak, a viták lecsendesednek. A klinikai kutatásban ez a varázskifejezés a Helyes Klinikai Gyakorlat (Good Clinical Practice, GCP), amely a klinikai vizsgálatok – ma már kötelező – tudományos és etikai feltételrendszerét jelenti. Sokféle szerepe van: a vizsgálatban részt vevő betegek jogainak védelme, az adatok helyes kezelésének szabályozása, a mellékhatások jelentési módjának meghatározása stb. A GCP megszegése az eredmények torzításához vezethet, ezeket a torzításokat próbálta meg rangsorolni Al-Marzouki és munkatársai felmérése (The effect of scientific misconduct on the results of clinical trials: A Delphi survey. Contemporary Clinical Trials 2005;26:331–337). Kétféle rangsor is készült, az egyik a torzítás súlyossága, a másik pedig előfordulási valószínűsége szerint.

Tervezési hibák

A tervezési hibák közt a súlyossági rangsort a csoportok nem véletlen besorolás szerinti felállítása vezeti (ami szerencsére elég ritka hiba). Ezt követi a kezelések nem megfelelő titkosítása, a fő hatékonysági paraméter pontatlan meghatározása és keresztezett elrendezésű vizsgálatokban az áthúzódó hatás figyelmen kívül hagyása. Etikai szempontból is súlyos vétség, ha olyan kezelést választanak összehasonlítási alapul, melyről eleve tudják, hogy nem a lehető legjobb.

A kivitelezésben elkövetett szándékos hibák elég ritkák, de ha mégis megtörténnek, akkor igen súlyosak. Ilyen például az adatok kitalálása vagy hamisítása, a kezelési kódok idő előtti feltörése, a protokoll utólagos módosítása.

Statisztikai hibák

A vizsgálatok legsebezhetőbb pontja a statisztikai elemzés, ott nagyon sokféle hiba képzelhető el és a szándékosság sem mindig érhető tetten. A súlyossági verseny első helyezettje a statisztikai módszerek közti utólagos (a már ismert adatokhoz igazított) keresgélés a szignifikancia elérése érdekében. Vannak ugyan makacsul ellenálló eredmények, amelyeknél egyetlen statisztikai módszerrel sem hozható ki szignifikáns eredmény, de a keresgélés nem mindig reménytelen. A legegyszerűbb, ha kétoldalas próba helyett egyoldalas próbát végzünk (szimmetrikus eloszlások esetén ez csak a p-érték 2-vel való elosztását jelenti), aztán utólag gyártunk hozzá indoklást is. Aztán ott van még az adattranszformációk szinte kimeríthetetlen tárháza, az indoklás meg majd csak megszületik valahogy, persze az is utólag.

A másik „kincsesbánya” a betegek elemzésből való kizárásának lehetősége: kihagyhatóak például a tévesen beválasztottak, a protokollt megszegők, valamint a vizsgálatot – esetleg éppen valamilyen mellékhatás miatt – korábban abbahagyók, s máris rengeteg kellemetlen adattól szabadult meg a nem túl lelkiismeretes elemző. Különösen nagy a mozgástér akkor, ha a vizsgálat tervezésekor nem határozták meg pontosan az említett kategóriákat.

Az alcsoportok képzésének csak az elemző fantáziája szab határt, és előbb-utóbb mindig található olyan alcsoport, amelyben szignifikáns lesz a kezelés hatása.

„Finom” módszerek

Az előzőeknél kifinomultabb módszer a hiányzó adatok hibás elven alapuló pótlása (pl. hiánypótlás az utolsó mért értékkel olyan esetekben, amikor a betegség súlyosbodása várható), alcsoportok elemzésénél a kölcsönhatások figyelmen kívül hagyása, a modellek illesztésénél a hatás becslését torzító kovariánsok hozzáadása a modellhez vagy ennek fordítottja, fontos kovariánsok kihagyása, valamint ismételt méréseknél a közbeeső időpontok kihagyása.

Közlési hibák

Az eredményközlésben gyakori hiba a p-értékeken alapuló válogatás (a nem szignifikáns eredmények elhallgatása), valamely alcsoportra vonatkozó eredmény túlzott kihangsúlyozása vagy éppenséggel olyan közlése, mintha az lett volna a teljes vizsgálati populáció, az eredmények megalapozatlan extrapolálása vagy olyan következtetések levonása, melyeket nem támaszt alá a vizsgálat eredménye.