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La ciencia inválida consiste en afirmaciones científicas basadas en experimentos que no pueden reproducirse o que son contradichas por experimentos que sí pueden reproducirse. Análisis recientes indican que la proporción de afirmaciones retractadas en la literatura científica está aumentando constantemente. [ 1 ] El número de retractaciones se ha multiplicado por diez en la última década, pero aún representan aproximadamente el 0,2 % de los 1,4 millones de artículos que se publican anualmente en revistas académicas. [ 2 ]
La Oficina de Integridad de la Investigación de EE. UU. (ORI) investiga la mala conducta científica . [ 3 ]
Incidencia
La revista Science ocupó el primer lugar en número de artículos retractados, con 70, superando por poco a PNAS , que retractó 69. De las retractaciones de Science, 32 se debieron a fraude o sospecha de fraude, y 37 a errores. Un índice de retractación posterior indicó que las revistas con factores de impacto relativamente altos, como Science , Nature y Cell , tenían una tasa de retractaciones más alta. Menos del 0,1 % de los artículos en PubMed fueron retractados de entre más de 25 millones de artículos que se remontan a la década de 1940. [ 3 ] [ 4 ]
Según estudios de 2047 artículos publicados desde 1977, la fracción de artículos retractados debido a mala conducta científica se estimó en dos tercios. La mala conducta incluía fraude y plagio. Otro quinto se retractó debido a errores, y el resto se retiró por razones desconocidas o de otra índole. [ 3 ]
Un estudio independiente analizó 432 afirmaciones sobre vínculos genéticos con diversos riesgos para la salud que varían entre hombres y mujeres. Solo una de estas afirmaciones resultó ser consistentemente reproducible. Otra revisión meta-evaluada encontró que, de los 49 estudios de investigación clínica más citados publicados entre 1990 y 2003, más del 40 % resultaron ser totalmente erróneos o significativamente incorrectos. [ 5 ] [ 6 ]
Ciencias biológicas
En 2012, la empresa de biotecnología Amgen solo pudo reproducir seis de 53 estudios importantes sobre investigación del cáncer . Anteriormente, un grupo de Bayer , una compañía farmacéutica, solo logró replicar una cuarta parte de 67 artículos importantes. Entre 2000 y 2010, aproximadamente 80 000 pacientes participaron en ensayos clínicos basados en investigaciones que posteriormente fueron retractadas debido a errores o irregularidades. [ 1 ]
Paleontología
Nathan Myhrvold fracasó repetidamente en su intento de replicar los hallazgos de varios artículos sobre el crecimiento de los dinosaurios. Se creía que los dinosaurios añadían una capa a sus huesos cada año. Se pensaba que el Tyrannosaurus rex aumentaba de tamaño en más de 700 kg al año, hasta que Myhrvold demostró que esta cifra era el doble de la real. En 4 de los 12 artículos que examinó, los datos originales se habían perdido. En tres, las estadísticas eran correctas, mientras que otros tres presentaban errores graves que invalidaban sus conclusiones. Dos artículos se basaron erróneamente en datos de estos tres. Descubrió que algunos de los gráficos de los artículos no reflejaban los datos. En un caso, halló que solo cuatro de los nueve puntos del gráfico provenían de los datos citados en el artículo. [ 7 ]
Retractaciones importantes
Torcetrapib se promocionó inicialmente como un fármaco capaz de bloquear una proteína que convierte el colesterol HDL en LDL, con el potencial de "redefinir el tratamiento cardiovascular". Un ensayo clínico demostró que el fármaco podía aumentar el HDL y disminuir el LDL. Dos días después de que Pfizer anunciara sus planes para el fármaco, finalizó el ensayo clínico de fase III debido a mayores tasas de dolor torácico e insuficiencia cardíaca y un aumento del 60 % en la mortalidad general. Pfizer había invertido más de mil millones de dólares en el desarrollo del fármaco. [ 5 ]
Una revisión exhaustiva de los biomarcadores más citados (cuya presencia se utiliza para inferir enfermedades y medir los efectos del tratamiento) afirmó que el 83 % de las supuestas correlaciones se debilitaron significativamente en estudios posteriores. La homocisteína es un aminoácido cuyos niveles se correlacionan con las enfermedades cardíacas. Sin embargo, un estudio de 2010 demostró que reducir la homocisteína en casi un 30 % no tuvo efecto sobre el infarto de miocardio ni el accidente cerebrovascular. [ 5 ]
Cebado
Los estudios de priming afirman que las decisiones pueden verse influenciadas por eventos aparentemente irrelevantes que un sujeto presencia justo antes de tomar una decisión. El premio Nobel Daniel Kahneman alega que gran parte de esto carece de fundamento. Los investigadores no han podido replicar algunos de los ejemplos más citados. Un artículo en PLoS ONE [ 8 ] informó que nueve experimentos separados no pudieron reproducir un estudio que pretendía demostrar que pensar en un profesor antes de realizar una prueba de inteligencia conduce a una puntuación más alta que imaginar a un hooligan de fútbol. [ 2 ] Una replicación sistemática posterior que involucró a 40 laboratorios diferentes alrededor del mundo no replicó el hallazgo principal. [ 9 ] Sin embargo, esta última replicación sistemática mostró que los participantes que no creían que hubiera una relación entre pensar en un hooligan o en un profesor eran significativamente más susceptibles a la manipulación de priming.
Causas potenciales
Competencia
En la década de 1950, cuando la investigación académica se aceleró durante la Guerra Fría , el número total de científicos era de unos pocos cientos de miles. [ 1 ] En 2023, se estima que hay un total de 8 millones de investigadores en todo el mundo. [ 10 ] El número de puestos de investigación no ha seguido el mismo ritmo que este aumento. Cada año, seis nuevos doctores compiten por cada puesto académico. Replicar los resultados de otros investigadores no se considera valioso. La lucha por competir fomenta la exageración de los hallazgos y la selección sesgada de datos. Una encuesta reciente reveló que uno de cada tres investigadores conoce a un colega que ha distorsionado, al menos en cierta medida, sus resultados. [ 1 ]
Sesgo de publicación
Las principales revistas rechazan más del 90 % de los manuscritos enviados y tienden a favorecer las afirmaciones más impactantes. Las medidas estadísticas que utilizan los investigadores para contrastar sus afirmaciones permiten que una fracción de las afirmaciones falsas parezcan válidas. Las afirmaciones inválidas tienen más probabilidades de ser impactantes (porque son falsas). Sin replicación, es menos probable que se detecten tales errores. [ 1 ]
Por el contrario, los fracasos en probar una hipótesis rara vez se ofrecen para su publicación. Los "resultados negativos" ahora representan solo el 14% de los artículos publicados, frente al 30% en 1990. El conocimiento de lo que no es cierto es tan importante como el de lo que sí lo es. [ 1 ]
Revisión por pares
La revisión por pares es la principal técnica de validación empleada por las publicaciones científicas. Sin embargo, una destacada revista médica puso a prueba el sistema y encontró importantes fallos. Proporcionó a la investigación errores inducidos y descubrió que la mayoría de los revisores no lograron detectar los errores, incluso después de haber sido informados de las pruebas. [ 1 ]
Un artículo falso, firmado con seudónimo, sobre los efectos de una sustancia química derivada de un liquen en células cancerosas fue enviado a 304 revistas para su revisión por pares. El artículo estaba plagado de errores de diseño, análisis e interpretación del estudio. Solo 157 revistas de menor prestigio lo aceptaron. Otro estudio envió un artículo con ocho errores deliberados de diseño, análisis e interpretación a más de 200 revisores habituales del British Medical Journal . En promedio, reportaron menos de dos de los problemas. [ 2 ]
Los revisores por pares normalmente no vuelven a analizar los datos desde cero, sino que solo comprueban que el análisis de los autores esté correctamente concebido. [ 2 ]
Estadística
Errores de tipo I y tipo II
Los científicos dividen los errores en tipo I, que consiste en afirmar incorrectamente la veracidad de una hipótesis (falso positivo), y tipo II, que consiste en rechazar una hipótesis correcta (falso negativo). Las comprobaciones estadísticas evalúan la probabilidad de que los datos que parecen respaldar una hipótesis se deban simplemente al azar. Si la probabilidad es inferior al 5 %, la evidencia se considera "estadísticamente significativa". Una consecuencia de esta definición es una tasa de error de tipo I de uno entre 20. [ 2 ]
potencia estadística
En 2005, el epidemiólogo de Stanford, John Ioannidis, demostró que la idea de que solo uno de cada 20 artículos arroja un resultado falso positivo era incorrecta. Afirmó que «la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son probablemente falsos». Identificó tres categorías de problemas: potencia estadística insuficiente (para evitar errores de tipo II); la improbabilidad de la hipótesis; y el sesgo de publicación que favorece las afirmaciones novedosas. [ 2 ]
Un estudio estadísticamente potente identifica factores con efectos mínimos en los datos. En general, los estudios con más repeticiones, que realizan el experimento más veces con más sujetos, tienen mayor potencia. Una potencia de 0,8 significa que, de diez hipótesis verdaderas probadas, se pasan por alto los efectos de dos. Ioannidis descubrió que en neurociencia la potencia estadística típica es de 0,21; otro estudio halló que los estudios de psicología tienen un promedio de 0,35. [ 2 ]
La improbabilidad es una medida del grado de sorpresa que produce un resultado. Los científicos prefieren los resultados sorprendentes, lo que los lleva a probar hipótesis improbables o muy improbables. Ioannidis afirmó que, en epidemiología, una de cada diez hipótesis debería ser cierta. En disciplinas exploratorias como la genómica, que se basan en el análisis de grandes cantidades de datos sobre genes y proteínas, solo una de cada mil debería resultar correcta. [ 2 ]
En una disciplina donde 100 de cada 1000 hipótesis son verdaderas, los estudios con una potencia de 0,8 encontrarán 80 y omitirán 20. De las 900 hipótesis incorrectas, el 5%, es decir, 45, serán aceptadas debido a errores de tipo I. Si sumamos los 45 falsos positivos a los 80 verdaderos positivos, obtenemos 125 resultados positivos, o un 36% de falsos positivos. Si reducimos la potencia estadística a 0,4, un nivel optimista para muchos campos, seguiríamos obteniendo 45 falsos positivos, pero solo 40 verdaderos positivos, menos de la mitad. [ 2 ]
Los resultados negativos son más fiables. Una potencia estadística de 0,8 produce 875 resultados negativos, de los cuales solo 20 son falsos, lo que da una precisión superior al 97 %. Sin embargo, los resultados negativos representan una minoría de los resultados publicados, variando según la disciplina. Un estudio de 4600 artículos reveló que la proporción de resultados negativos publicados disminuyó del 30 % al 14 % entre 1990 y 2007. [ 2 ]
La física subatómica establece una tasa aceptable de falsos positivos de uno en 3,5 millones (conocida como el estándar de cinco sigma ). Sin embargo, ni siquiera esto proporciona una protección perfecta. Según una revisión, este problema invalida aproximadamente tres cuartas partes de los estudios de aprendizaje automático . [ 2 ]
Significancia estadística
La significación estadística es una medida para probar la correlación estadística . Fue inventada por el matemático inglés Ronald Fisher en la década de 1920. Define un resultado "significativo" como cualquier dato que se produciría por azar con una frecuencia inferior al 5 % (o, más estrictamente, al 1 %) de las veces. Un resultado significativo se considera un indicador importante de que la correlación no es aleatoria. [ 5 ]
Si bien las correlaciones permiten rastrear la relación entre mediciones verdaderamente independientes, como el tabaquismo y el cáncer, son mucho menos efectivas cuando las variables no pueden aislarse, una circunstancia común en los sistemas biológicos. Por ejemplo, las estadísticas hallaron una alta correlación entre el dolor lumbar y las anomalías en los discos intervertebrales, aunque posteriormente se descubrió que dos tercios de los pacientes sin dolor presentaban anomalías graves. [ 5 ]
editores con umbral mínimo
Revistas como PLoS One utilizan un estándar de "umbral mínimo", buscando publicar la mayor cantidad de ciencia posible, en lugar de seleccionar los mejores trabajos. Sus revisores evalúan únicamente si un artículo es metodológicamente sólido. Casi la mitad de sus envíos aún son rechazados por ese motivo. [ 2 ]
Investigación no publicada
Solo el 22 % de los ensayos clínicos financiados por los Institutos Nacionales de Salud (NIH) publicaron los resultados resumidos en el plazo de un año tras su finalización, a pesar de que los NIH lo exigen. Menos de la mitad se publicaron en un plazo de 30 meses; un tercio permaneció sin publicar después de 51 meses. [ 2 ] Cuando otros científicos se basan en investigaciones inválidas, pueden perder tiempo en líneas de investigación que también son inválidas. La falta de notificación de los fracasos implica que los investigadores malgasten dinero y esfuerzo explorando callejones sin salida que ya han sido investigados por otros científicos. [ 1 ]
Fraude
En 21 encuestas realizadas a académicos (principalmente en ciencias biomédicas, pero también en ingeniería civil, química y economía) entre 1987 y 2008, el 2% admitió haber falsificado datos, pero el 28% afirmó conocer a colegas que participaban en prácticas de investigación cuestionables. [ 2 ]
Falta de acceso a datos y software
Los ensayos clínicos suelen ser demasiado costosos para repetirlos. El acceso a los datos de los ensayos es el único enfoque práctico para su reevaluación. Una campaña para persuadir a las empresas farmacéuticas de que pusieran a disposición todos los datos de los ensayos logró su primer adepto en febrero de 2013, cuando GlaxoSmithKline se convirtió en la primera en aceptar. [ 2 ]
El software utilizado en un ensayo generalmente se considera propiedad intelectual confidencial y no está disponible para quienes lo replican, lo que complica aún más las cosas. Las revistas que insisten en compartir datos tienden a no hacer lo mismo con el software. [ 2 ]
Incluso los artículos bien escritos pueden no incluir suficientes detalles o conocimientos tácitos (habilidades sutiles e improvisaciones que no se consideran relevantes) para que la replicación tenga éxito. Una causa del fracaso de la replicación es el control insuficiente del protocolo, lo que puede provocar disputas entre los investigadores originales y los que replican el estudio. [ 2 ]
Reforma
Formación en estadística
Los genetistas han comenzado a realizar revisiones más cuidadosas, en particular del uso de técnicas estadísticas. El efecto fue detener una avalancha de resultados engañosos de la secuenciación del genoma . [ 1 ]
Registro de protocolo
Registrar los protocolos de investigación con antelación y supervisarlos a lo largo del estudio puede evitar que los investigadores los modifiquen a mitad del proceso para destacar los resultados deseados. Proporcionar datos brutos para que otros investigadores los inspeccionen y prueben también puede contribuir a una mayor rendición de cuentas por parte de los investigadores. [ 1 ]
Revisión posterior a la publicación
Sustituir la revisión por pares por evaluaciones posteriores a la publicación puede animar a los investigadores a reflexionar más sobre las consecuencias a largo plazo de afirmaciones excesivas o sin fundamento. Este sistema se adoptó en física y matemáticas con buenos resultados. [ 1 ]
Replicación
Pocos investigadores, especialmente los más jóvenes, buscan oportunidades para replicar el trabajo de otros, en parte para proteger las relaciones con los investigadores más experimentados. [ 2 ]
La reproducción se beneficia del acceso a los métodos y datos del estudio original. Más de la mitad de 238 artículos biomédicos publicados en 84 revistas no identificaron todos los recursos (como reactivos químicos) necesarios para reproducir los resultados. En 2008, alrededor del 60 % de los investigadores afirmaron que compartirían los datos brutos; en 2013, solo el 45 % lo hizo. Las revistas han comenzado a exigir que se pongan a disposición al menos algunos datos brutos, aunque solo 143 de 351 artículos seleccionados aleatoriamente que contaban con alguna política de intercambio de datos cumplieron con este requisito. [ 2 ]
La Iniciativa de Reproducibilidad es un servicio que permite a los científicos de la vida pagar para que un laboratorio independiente valide su trabajo. En octubre de 2013, la iniciativa recibió financiación para revisar 50 de los hallazgos más impactantes sobre el cáncer publicados entre 2010 y 2012. Blog Syn es un sitio web dirigido por estudiantes de posgrado dedicado a reproducir reacciones químicas descritas en artículos científicos. [ 2 ]
En 2013, los esfuerzos de replicación recibieron mayor atención. Nature y publicaciones relacionadas introdujeron en mayo una lista de verificación de 18 puntos para autores de ciencias de la vida, [ 11 ] con el fin de garantizar que sus investigaciones publicadas pudieran reproducirse. Se ampliaron las secciones de "métodos" y todos los datos debían estar disponibles en línea. El Centro para la Ciencia Abierta abrió sus puertas como un laboratorio independiente centrado en la replicación. La revista Perspectives on Psychological Science anunció una sección dedicada a las replicaciones. Otro proyecto anunció planes para replicar 100 estudios publicados en los primeros tres meses de 2008 en tres importantes revistas de psicología. [ 2 ]
Los principales financiadores, incluidos el Consejo Europeo de Investigación , la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. y los Consejos de Investigación del Reino Unido, no han cambiado su preferencia por los trabajos nuevos sobre las replicaciones. [ 2 ]
Véase también
Referencias
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 "Problemas con la investigación científica: Cómo la ciencia se equivoca" . The Economist. 19 de octubre de 2013. Consultado el 19 de octubre de 2013 .
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 "Investigación poco fiable: Problemas en el laboratorio" . The Economist. 19 de octubre de 2013. Consultado el 22 de octubre de 2013 .
- 1 2 3 "La mala conducta, no los errores, causa la mayoría de las retractaciones de artículos científicos | Science/AAAS | Noticias" . News.sciencemag.org. 1 de octubre de 2012. Consultado el 19 de octubre de 2013 .
- ↑ Fang, FC; Steen, RG; Casadevall, A. (2012). "La mala conducta explica la mayoría de las publicaciones científicas retractadas" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 109 (42): 17028– 33. Bibcode : 2012PNAS..10917028F . doi : 10.1073/pnas.1212247109 . PMC 3479492. PMID 23027971 .
- 1 2 3 4 5 Lehrer, Jonah (16 de diciembre de 2011). "Pruebas y errores: por qué la ciencia nos está fallando" . Wired . Recuperado el 22 de octubre de 2013 .
- ↑ "Estudios muy citados a menudo refutados" . Medscape.com . Consultado el 22 de octubre de 2013 .
- ↑ Anónimo (21 de diciembre de 2013). "Paleontología: un hueso que pelar" . The Economist . Consultado el 17 de abril de 2014 .
- ↑ Shanks, David R.; Newell, Ben R.; Lee, Eun Hee; Balakrishnan, Divya; Ekelund, Lisa; Cenac, Zarus; Kavvadia, Fragkiski; Moore, Christopher (2013-04-24). "Priming Intelligent Behavior: An Elusive Phenomenon" . PLOS ONE . 8 (4) e56515. Bibcode : 2013PLoSO...856515S . doi : 10.1371 / journal.pone.0056515 . ISSN 1932-6203 . PMC 3634790. PMID 23637732 .
- ↑ O'Donnell, Michael; Nelson, Leif D.; Ackermann, Evi; Aczel, Balazs; Akhtar, Athfah; Aldrovandi, Silvio; Alshaif, Nasseem; Andringa, Ronald; Aveyard, Mark; Babincak, Peter; Balatekin, Nursena (2018-02-21). "Informe de replicación registrado: Dijksterhuis y van Knippenberg (1998)" ( PDF) . Perspectives on Psychological Science . 13 (2): 268– 294. doi : 10.1177/1745691618755704 . ISSN 1745-6916 . PMID 29463182. S2CID 3423830 .
- ↑ Ayan, Davut Emrah; Haak, Laurel L.; Ginther, Donna K. (mayo de 2023). "¿Cuántas personas en el mundo se dedican a la investigación y el desarrollo?" . Global Policy . 14 (2): 270– 287. doi : 10.1111/1758-5899.13182 . ISSN 1758-5880 . PMC 10946615 . PMID 38504669 .
- ↑ Lista de verificación para la elaboración de informes de artículos sobre ciencias biológicas
Enlaces externos
- "¿Se ha equivocado la ciencia?" . The Economist. 19 de octubre de 2013. Consultado el 22 de octubre de 2013 .
- O'Grady, Cathleen (09/12/2020). "La crisis de replicación en psicología inspira a los ecólogos a impulsar una investigación más fiable" . Science | AAAS . Consultado el 16/12/2020 .
- mala conducta científica