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Saúde não tem preço, mas tem custos; e o custo é alto!

Antes de discorrer sobre o tema proposto, parece oportuno problematizar em busca do entendimento acerca do que seriam "preço" e...

Pesquisa científica deve ser reavaliada.

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A ATUAL ESTRUTURA DE APOIO À PESQUISAS MUITAS VEZES LEVA A ESTUDOS IMPRODUTIVOS; MAS HÁ SOLUÇÃO!

No início deste ano, uma série de artigos divulgados em The Lancet relatou que 85% dos US$ 265 bilhões gastos anualmente em pesquisas médicas são desperdiçados. Isso não se deve a fraudes, embora seja verdade que retrações [de pesquisas] estejam em ascensão. O que ocorre é que com frequência excessiva não acontece absolutamente nada depois da publicação dos resultados iniciais de um estudo. Não há trabalhos de acompanhamento (follow-up) para replicar ou expandir uma descoberta, e ninguém aproveita os resultados para desenvolver novas tecnologias. O problema não é apenas o que acontece após a publicação — cientistas muitas vezes têm dificuldade de fazer as perguntas certas e traçar ou projetar seus estudos corretamente para respondê-las. Um número excessivo de estudos neurocientíficos testa objetos de estudo insuficientes para chegar a conclusões sólidas. Pesquisadores publicam artigos sobre centenas de tratamentos para doenças que funcionam em modelos animais, mas não em humanos. E empresas farmacêuticas são incapazes de reproduzir os alvos de drogas promissoras publicados pelas melhores instituições acadêmicas. Como seria de se esperar, o crescente reconhecimento de que algo deu errado no laboratório resultou em apelos para “mais pesquisas sobre pesquisas” (ou seja, meta-pesquisas), tentativas de encontrar protocolos que garantam que os estudos revisados por pares sejam, de fato, válidos.

Para resolver o problema será necessário um esforço coordenado de cientistas e outras partes interessadas. Precisamos identificar e corrigir falhas no nível sistêmico, que muitas vezes nos induzem a erro. Esse é exatamente o objetivo de um novo centro que fundei com Steven Goodman, médico e perito em pesquisa clínica, em abril deste ano na Stanford University: o Meta-Research Innovation Center at Stanford (METRICS) (Centro Inovador de Meta-Pesquisa de Stanford). Acadêmicos do METRICS se dedicarão ao estudo de práticas de pesquisa e sugerirão meios para otimizá-las. Além disso, eles examinarão qual é a melhor forma de criar protocolos e agendas de pesquisa para garantir que os resultados não sejam “becos sem saída”, mas que abram o caminho para novos avanços.

O objetivo é explorar e determinar as melhores maneiras de tornar pesquisas científicas mais confiáveis e eficientes. Os integrantes do METRICS têm, por exemplo, um grande interesse em ciência colaborativa de equipes, registros de estudos, designs de pesquisas e ferramentas estatísticas mais fortes, e melhor avaliação/revisão por pares. Além disso, o centro tem por objetivo tornar dados, análises e protocolos científicos amplamente disponíveis para que outros [pesquisadores] possam replicar experimentos, fomentando assim confiança nas conclusões desses estudos.

No passado, reproduções de análises de outros cientistas ou replicações de seus resultados eram vistas com excessivo desdém, com uma atitude pouco produtiva de “Maria vai com a outras”, que levava ao desperdício de recursos. Mas são precisamente essas reproduções ou replicações que muitas vezes podem ajudar a evitar pistas falsas, que resultariam em mais desperdício ainda. Talvez o maior impedimento à replicação seja a inacessibilidade aos dados e protocolos necessários para executar novamente as análises dos experimentos originais. Procurar essas informações em arquivos pode ser como embarcar em uma expedição arqueológica.


Pesquisadores morrem, mudam de lugar e emprego; computadores têm panes e links on-line não funcionam direito. Patrocinadores, especialmente os industriais, estão sujeitos a fusões [empresariais] ou aquisição por outros. E dados às vezes são perdidos — inclusive devorados por “cupins”, como um pesquisador alegou ao ser confrontado sobre resultados adulterados. Ainda assim, definitivamente houve algum progresso recente. Um número crescente de publicações científicas, inclusive a Nature e a Science, tem adotado medidas como listas de checagem para design e elaboração de relatórios de estudos, aprimorando, simultaneamente, revisões estatísticas e incentivando acesso a dados e protocolos. (A Scientific American faz parte do Nature Publishing Group).

Paralelamente, vários órgãos e agências governamentais têm exigido que pesquisadores delineiem seus planos para compartilhamento de dados antes que eles possam receber um financiamento. Além disso, muitos campos de estudos que processam grandes compêndios de dados, de astronomia a física de alta energia a genômica, fizeram tentativas de abrir seus bancos de dados a consultas. Mas será preciso muito mais que isso para alcançar uma mudança cultural duradoura. Pesquisadores deveriam ser recompensados por praticarem “boa ciência”, em vez de só apresentarem resultados alardeantes, estatisticamente significantes (“positivos”), mas não replicáveis.

Revisar a estrutura de incentivos prevalecente pode exigir mudanças por parte de publicações científicas, financiadores, universidades e outras instituições de pesquisa. O centro METRICS trabalhará com outros pesquisadores para identificar e promover as melhores práticas de pesquisas, garantindo que princípios estatísticos e outros métodos bem-estabelecidos, endossados por todos cientistas, mas demasiadamente ignorados na prática, sejam amplamente adotados. Essas mudanças, mais explicitamente a necessidade de implementar medidas para garantir replicabilidade, são essenciais para salvaguardar o legado do empreendimento científico como um todo.

Identificar e implantar os melhores padrões exigirá os esforços de toda a comunidade pesquisadora. Mas a recompensa será grande: a ciência oferecerá as maiores recompensas intelectuais a pesquisadores, e seus sucessos replicáveis proporcionarão o maior benefício possível para a humanidade.

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Créditos: 
  • Scientific American 3 de novembro de 2014.
  • John P. A. Ioannidisprofessor C.F. Rehnborg em Prevenção de Doenças e professor de medicina, pesquisa e política em saúde, e estatística na Stanford University. Com Steven Goodman, ele fundou o Meta-Research Innovation Center at Stanford [Centro Inovador de Meta-Pesquisa de Stanford], METRICS.
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