他让数百篇论文被撤稿或被说明...

Carlisle是一名科医师，在在此期间，他就像一个侦探，翻找医学研究者之中那些嫌犯的原始数据。在无论如何十年里面，他核查了很多领域的研究者，从饮食关的研究者到治疗指南。他在数百篇专著之中注意到了人文学科不端和其它差错，避免专著被撤稿或者被愈来愈正，甚至终结了某些作弊张家的阿森纳。（注：全球被撤稿最多的技术内部人员却说下图）Retraction Watch新形式的撤稿最多的技术内部人员https：//retractionwatch.com/the-retraction-watch-leaderboard/领域，“作弊”的首当其冲？十多年前所，Carlisle和其他学家聊起日本国研究者技术人员Yoshitaka Fujii刊出的那些研究者。Fujii当时刊出了一系列RCT，核查了各种药物对预防病患术后抽搐和恶心的影响。原始数据看起来太过理想，以至于很不相符。Carlisle决定利用汇总学作法来健康检查这些原始数据。2012年，他提到，专著之中叙述的结果能真正显现的某种程度微小[1]。均由于他的研究，Magazine总编允许Fujii当时和以前所的国立大学揭开核查，2012年，Fujii被国立大学开除，再一183篇专著被撤稿，创下了历史记录。4年后，Carlisle与人合作刊出了对另一位日本国学家Yuhji Saitoh研究者的研究，注意到他的原始数据也极其嫌犯[2]，Saitoh目前所为止有53一段话被撤稿。还有其他研究者技术人员参考了Carlisle的做法。例如，2016年，纽西兰和英美两国的研究者技术人员在骨科研究者者Yoshihiro Sato的专著之中注意到了一些弊端[3]，避免了27篇专著被撤稿。Sato再一有66篇专著被撤稿。在上述事件在此之后，科就曾因数起人文学科犯罪行为绯闻而MLT-，其之中仅限于德国医师Joachim Boldt的事件，他已被撤稿了90多篇专著。Carlisle甚至开始声称是不是只在科有人文学科犯罪行为。因此，他选定了8本主要医学季刊，利用在此期间查阅了数千项随机试制。2017年，Carlisle在《Anaesthesia》Magazine上刊出了一篇研究文中，说是在16年来刊出的5000多项试制之中，注意到90项研究者的原始数据很嫌犯[4]。在此在此之后，这些专著据估计有10篇已被撤稿，6篇被改正，仅限于刊出在《NEJM》上的一项关于地之中海饮食对健康益处的研究者，不过，这一段话不会任何人文学科犯罪行为的行为，是写作者在对旁观者的随机预选上犯了一个差错。在写作者移除了差错原始数据后，这篇专著重新刊出，事实与在此之后十分相似[5]。Carlisle长期在坚定不移初审专著之中的嫌犯原始数据，来年，他对意大利外科医师Mario Schietroma顺利完成的数十项研究者提出了提醒，说是这些研究者并不是医学实践的可靠依据[6]。Myles是该Carlisle调查报告的合着者之一，去年，Myles在Schietroma的五篇专著之中注意到大鼠和病患小组的原始原始数据不存在嫌犯的相似。Schietroma的研究者结果对全球各地的医院都显现出了影响， WHO在2016年引用了Schietroma的研究者成果，发布了一项回应一致同意，即医师在疗程期间和术后应同样降低给病患的的水水平以减少染病。Myles真是，这是一个有质疑的回应一致同意，在某些疗程之中，过多的的水显然不会提高肝硬化的风险，而这些回应一致同意显然也就是真是，较贫穷国家的医院不会把愈来愈多预算白花在的水上。Myles提醒过的五篇专著马上被撤稿，WHO将其回应一致同意从“强劲推荐”修改为“有条件推荐”，这也就是真是医学医师有愈来愈多的决策权为各不相同的医护人员做出各不相同的选择。Schietroma真是，他的汇总是由一名单独汇总学家来顺利完成的，且通过了几位评委，两小组病患他借此机会选择了十分相似的病患社不会群体，所以两小组的原始数据极其接近，也就不足为奇了。他还回应，2009年发生地震时，取走了与试制有关的原始原始数据和文件。奥列尼夫卡一位发表声明回应，已经交给“关的核查独立机构”处理，但不会解释是哪些独立机构，也不会真是明核查否正试图顺利完成之中。无论如何是差错，还是作弊？Carlisle的原始数据初审作法并不独特，他回应：相符的原始数据有其自然规律，而人造原始数据并不需要重现。1938年英美两国发现者Frank Benford推广了这种原始数据初审作法，并被许多汇总技术人员采用。（该作法请注意下方URL，本文不再详述：chrome-extension：//oemmndcbldboiebfnladdacbdfmadadm/http：//datacolada.org/wp-content/uploads/2018/08/4409-Benford-1938-Law-of-anomalous-numbers.pdf）以数据分析试制为例，Carlisle判读较宽原始数据，这些原始数据叙述了试制之中旁观者的入小组特质，一般来说是大鼠和干预小组，仅限于身型、体重和关的的心理特质，一般来说在专著的第一个表格之中叙述。在RCT之中，旁观者被随机分配到大鼠或（一个或多个）干预小组。因此，各小组之中每个特质的均数值和标准差应该大致相似，但不显然相同。2017年，Carlisle在《Anaesthesia》Magazine上刊出的那篇对5000项医学试制的研究[1]，引发了《Anesthesiology》Magazine总编们的引发轰动，该Magazine上刊出过12篇被Carlisle列为有弊端的专著。在对《Anaesthesia》的一篇应有信之中，汇总专家Timothy Houle强劲调了一些弊端，比如Carlisle采用的作法显然不会显现所谓阳性，采用检测伪造原始数据的直接工具箱（十分相似于剽窃健康检查软件）显然不会很好，但Carlisle的作法显然。”[7]来年5月，《Anesthesiology》确实改正了Carlisle强劲调的其之中一篇专著，提到两个表格之中P数值有“差错”，但写作者取走了原始原始数据，未能重新量化这些数值，然而，写作者在华盛顿邮报之中仍坚定不移自己的观点。在无论如何的几年里面，Carlisle采用的作法并不是唯一一种用作健康检查已刊出专著原始数据的作法。Michèle Nuijte开发了一种她叫作“spellcheck for statistics”的服务器端，可以图像季刊文中，健康检查汇总原始数据否内部相一致。采用“Statcheck”可以验结果之中调查报告的原始数据否与量化的P数值相一致。（请注意：https：//www.nature.com/news/stat-checking-software-stirs-up-psychology-1.21049）荷兰心理学研究者生Nick Brown和波士顿研究者技术人员James Heathers，采用一个叫做GRIM的服务器端复核汇总作法的正确率，作为标示出嫌犯原始数据的另一种作法。（请注意：https：//medium.com/@jamesheathers/the-grim-test-a-method-for-evaluating-published-research-9a4e5f05e870）哥伦比亚国立大学的John Ioannidis真是：”人们对这类初审越来越感兴趣，它们是很棒的工具箱”。但他提醒说是，不要对弊端的理由妄无论如何。他回应：“人文学科犯罪行为和只是有差错，是完全各不相同的。”Brown， Nuijten和Carlisle也都一致同意，他们的初审工具箱只是凸显了需要核查的弊端。Nuijten回应“想把statcheck服务器端和人文学科犯罪行为保持联系在两人”。Ioannidis认为，这类工具箱的真正价数值在于，在专著刊出前所对有弊端的原始数据顺利完成乳癌，从而在一开始就能避免人文学科犯罪行为或有其它差错。Carlisle真是，越来越多的Magazine总编保持联系他，希望都能他的作法来初审专著。但大均时候都是在非正式的完全临时完成的，无论如何是在总编已稍稍声称的完全才不会这样做。但据估计已经有两家季刊回头了一步，将汇总健康检查作为所有专著刊出过程的一均。但即使注意到一项研究者不存在人文学科犯罪行为，也都是能有鉴于此弊端。2012年，南韩的研究者技术人员向《Anesthesia & Analgesia》Magazine提交了一项试制，研究者内容为下巴四肢张力如何提示心脏的最佳时间。总编非正式地让Carlisle初审了这一段话，他注意到病患原始数据和总结原始数据不存在差异，专著被拒稿了。然而，这篇专著随后于在了Carlisle自己的季刊上，但换上了病患原始数据，Carlisle认出了这篇专著，它再次遭到了拒稿，两家Magazine的总编都保持联系了写作者及其所在独立机构，表达了他们的担忧。日后Carlisle吃惊的是，几个月后，这篇专著，与上一版不会任何变化，刊出在《European Journal of Anaesthesiology》Magazine上。在Carlisle与该季刊总编真是明了对这一段话的误导之后，该专著于2017年被撤稿，理由是“他们的原始数据不存在此前所，仅限于对结果的差错假定”。[8]参考文献：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.文中整理自：How a data detective exposed suspicious medical trials. Nature. 23 July， 2019.