他让数百篇论文被撤稿或被无误...

Carlisle是一名属牙医，在业余间隔时间，他就像一个主人公，翻找外科试验中中的那些行凶的数据资料。在过去十年那时候，他惨剧调查了很多应当用的属学研究，从乳制品相关属学研究到疗法指南。他在数百篇属学研究者中的挖掘出了社不会属学不端和其它严重错误，随之而来属学研究者被撤稿或者被更加正，甚至就此结束了某些爆出周氏的职业生涯。（注：全球被撤稿最多的管理都从见图表）Retraction Watch新形式的撤稿最多的管理都从https：//retractionwatch.com/the-retraction-watch-leaderboard/应当用，“爆出”的重灾区？十多年以前，Carlisle和其他学家聊起欧美属学研究管理人员Yoshitaka Fujii登载的那些属学研究。Fujii之前登载了一系列RCT，惨剧调查了各种药物对预防病症术后呕吐和恶心的不良影响。数据资料有点太过理想，以至于很不想像。Carlisle暂时为了让统计学分析方法来安全检查这些数据资料。2012年，他指出，属学研究者中的揭示的结果能或许出现的确实性极小[1]。大部分由于他的分析，Magazine编者立即Fujii之前和以以前的所大学展开惨剧调查，2012年，Fujii被所大学解职，最终183篇属学研究者被撤稿，创下了历史记录。4年后，Carlisle与人合作登载了对另一位欧美学家Yuhji Saitoh属学研究的分析，挖掘出他的数据资料也比较行凶[2]，Saitoh目以前有53书评被撤稿。还有其他属学研究管理人员参看了Carlisle的不应。例如，2016年，新西兰和美国的属学研究管理人员在骨属历史学者Yoshihiro Sato的属学研究者中的挖掘出了一些缺陷[3]，随之而来了27篇属学研究者被撤稿。Sato最终有66篇属学研究者被撤稿。在上述惨剧之以前，属就曾因数起社不会属学犯罪犯罪行为丑闻而受到冲击，其中的都有德国医师Joachim Boldt的惨剧，他已被撤稿了90多篇属学研究者。Carlisle甚至开始声称是不是只在属有社不会属学犯罪犯罪行为。因此，他挑选了8本主要医学医学期刊，为了让业余间隔时间查阅了数千项随机试验中。2017年，Carlisle在《Anaesthesia》Magazine上登载了一篇分析书评，所称在16年来登载的5000多项试验中中的，挖掘出90项属学研究的数据资料很行凶[4]。目以前为止，这些属学研究者有数有10篇已被撤稿，6篇被施行，都有登载在《NEJM》上的一项关于地中的海乳制品对保健有益的属学研究，不过，这书评无法任何社不会属学犯罪犯罪行为的犯罪行为，是所写在对参与者的随机分组上犯了一个严重错误。在所写删除了严重错误数据资料后，这篇属学研究者再次登载，结论与之以前类似[5]。Carlisle一直在仍要保密属学研究者中的的行凶数据资料，本年，他对西西那时候岛外属牙医Mario Schietroma进行的数十项属学研究提出了警告，所称这些属学研究却是是外科实践的可靠依据[6]。Myles是该Carlisle分析报告的合着者之一，往年，Myles在Schietroma的五篇属学研究者中的挖掘出样本和病症组的当前资料依赖于行凶的近似于点。Schietroma的属学研究结果对全球各地的病房都转化成了不良影响， WHO在2016年提及了Schietroma的属学研究者，发布了一项立即，即牙医在手术期间和术后应当除此以外提高给病症的氧准确度以减少感染。Myles却说，这是一个有争议的立即，在某些手术中的，过多的氧确实不会上升并发症的不确定性，而这些立即确实并不一定，较贫穷发展中的国家的病房不会把更加多预算兰花在氧上。Myles警告过的五篇属学研究者刚刚被撤稿，WHO将其立即从“强劲举荐”修改为“有条件举荐”，这并不一定外科牙医有更加多的自主性为略有不同的病人做出略有不同的可选择。Schietroma却说，他的统计是由一名单独统计学家来进行的，且通过了都对评审，两组病症他特意可选择了类似的病症社不会阶层，所以两组的数据资料比较比起，也就据闻了。他还暗示，2009年发生地震时，遗失了与试验中有关的当前资料和文件。索属利夫卡一位发言人暗示，仍未转给“相关惨剧调查管理机构”处理，但无法暗示是哪些管理机构，也无法却说明惨剧调查以前提悄悄进行中的。仅仅是严重错误，还是爆出？Carlisle的数据资料保密分析方法却是新颖，他暗示：想像的数据资料有其法则，而人造数据资料很难重现。1938年美国属学家Frank Benford推广了这种数据资料保密分析方法，并被许多统计管理人员用到。（该分析方法参看下方客户端，本文以后却说明了：chrome-extension：//oemmndcbldboiebfnladdacbdfmadadm/http：//datacolada.org/wp-content/uploads/2018/08/4409-Benford-1938-Law-of-anomalous-numbers.pdf）以数据分析试验中为例，Carlisle观察准确度线数据资料，这些数据资料揭示了试验中中的参与者的入组构造，通常是样本和干预组，都有身高、体重和相关的生理构造，通常在属学研究者的第一个图表中的揭示。在RCT中的，参与者被随机分配到样本或（一个或多个）干预组。因此，各组中的每个构造的中的值和标准差应当该大致近似于，但不确实略有不同。2017年，Carlisle在《Anaesthesia》Magazine上登载的那篇对5000项外科试验中的分析[1]，引起了《Anesthesiology》Magazine编者们的强劲烈反响，该Magazine上登载过12篇被Carlisle认定有缺陷的属学研究者。在对《Anaesthesia》的一篇完全恢复信中的，统计研究员Timothy Houle务实了一些缺陷，比如Carlisle用到的分析方法确实不会出现有假非典型，用到检测捏造数据资料的有效辅助工具（类似于剽窃安全检查软件包）确实不会更加好，但Carlisle的分析方法不太可能。”[7]本年5同年，《Anesthesiology》确实施行了Carlisle务实的其中的一篇属学研究者，指出两个图表中的P值有“严重错误”，但所写遗失了当前资料，无法再次算出这些值，然而，所写在书评中的仍仍要自己的观点。在过去的几年那时候，Carlisle用到的分析方法却是是唯一一种常用安全检查已登载属学研究者数据资料的分析方法。Michèle Nuijte开发了一种她所称作“spellcheck for statistics”的程序中的，可以扫瞄医学期刊书评，安全检查统计数据资料以前提内部一致。用到“Statcheck”可以核查结果中的分析报告的数据资料以前提与算出的P值一致。（参看：https：//www.nature.com/news/stat-checking-software-stirs-up-psychology-1.21049）荷兰犯罪学属学毕业生Nick Brown和费城属学研究管理人员James Heathers，用到一个叫做GRIM的程序中的复核统计分析方法的正确率，作为标记行凶数据资料的另一种分析方法。（参看：https：//medium.com/@jamesheathers/the-grim-test-a-method-for-evaluating-published-research-9a4e5f05e870）普林斯顿所大学的John Ioannidis却说：”人们对这类保密越来越感兴趣，它们是很棒的辅助工具”。但他警告所称，不要对缺陷的因素妄下结论。他暗示：“社不会属学犯罪犯罪行为和只是有严重错误，是完全略有不同的。”Brown， Nuijten和Carlisle也都同意，他们的保密辅助工具只是凸显出了必需惨剧调查的缺陷。Nuijten暗示“不想把statcheck程序中的和社不会属学犯罪犯罪行为保持联系在一起”。Ioannidis认为，这类辅助工具的或许重要性在于，在属学研究者登载以前对有缺陷的数据资料进行化疗，从而在一开始就可避免社不会属学犯罪犯罪行为或有其它严重错误。Carlisle却说，越来越多的Magazine编者保持联系他，希望好比他的分析方法来保密属学研究者。但大大部分时候都是在非正式的完全临时顺利完成的，仅仅是在编者已有所声称的完全才不会这样做。但有数仍未有两家医学期刊往以前走了一步，将统计安全检查作为所有属学研究者登载过程的一大部分。但即使挖掘出一项属学研究依赖于社不会属学犯罪犯罪行为，也不一定能解决缺陷。2012年，韩国的属学研究管理人员向《Anesthesia & Analgesia》Magazine审批了一项试验中，属学研究概要为面部神经张力如何提示血液透析的最佳间隔时间。编者非正式地让Carlisle保密了这书评，他挖掘出病症数据资料和总结数据资料依赖于关联，属学研究者被拒稿了。然而，这篇属学研究者随后投到了Carlisle自己的医学期刊上，但移除了病症数据资料，Carlisle认出了这篇属学研究者，它再次遭到了拒稿，两家Magazine的编者都保持联系了所写及其所在管理机构，隐含了他们的不安。令其Carlisle吃惊的是，几个同年后，这篇属学研究者，与上一版无法任何发生变化，登载在《European Journal of Anaesthesiology》Magazine上。在Carlisle与该医学期刊编者看出对这书评的揣测之后，该属学研究者于2017年被撤稿，因素是“他们的数据资料依赖于违法，都有对结果的严重错误却说明了”。[8]参看文献：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.书评编纂自：How a data detective exposed suspicious medical trials. Nature. 23 July， 2019.