{"product_id":"fraud-and-misconduct-in-research-top-drug-and-vaccine-analysis-expert-explains-11","title":"الاحتيال وسوء السلوك في البحث العلمي. خبير تحليل الأدوية واللقاحات الرائد يوضح. ١١","description":"\u003ch1\u003eالكشف عن الاحتيال العلمي وسوء السلوك في التجارب السريرية وأبحاث سلامة الأدوية\u003c\/h1\u003e\n\u003ch3\u003eالانتقال إلى القسم\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"#fraud-detection-mindset\"\u003eعقلية الكشف عن الاحتيال\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"#clinical-trial-monitoring\"\u003eالمراقبة في التجارب السريرية\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"#fraud-vs-post-marketing\"\u003eالاحتيال في التجارب مقابل الدراسات التالية للتسويق\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"#motives-for-fraud\"\u003eدوافع الاحتيال البحثي\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"#digit-preference-analysis\"\u003eتحليل تفضيل الأرقام للكشف عن الاحتيال\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"#statistical-detection-methods\"\u003eطرق الكشف الإحصائية\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"#full-transcript\"\u003eالنص الكامل\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 id=\"fraud-detection-mindset\"\u003eعقلية الكشف عن الاحتيال\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eيؤكد الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، أن الكشف عن الاحتيال العلمي يبدأ بعقلية محددة. يجب على الباحثين والجهات التنظيمية أولاً السماح بإمكانية حدوث الاحتيال. هذا الوعي هو الخطوة الأساسية في تطوير استراتيجيات كشف فعالة.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eيتضمن النهج الاستباقي للكشف عن الاحتيال اليقظة المستمرة. يلاحظ الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، أن افتراض سلامة البيانات دون التحقق منها هو خطأ جسيم. يجب أن تشمل العقلية الشك والالتزام بعمليات التحقق الصارمة للبيانات.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 id=\"clinical-trial-monitoring\"\u003eالمراقبة في التجارب السريرية\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eتقوم الجهات التنظيمية مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) بإجراء مراقبة دقيقة للتجارب السريرية. يوضح الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، أن هذا غالباً ما يتضمن زيارات ميدانية للمواقع التي يتم فيها جمع البيانات. ومع ذلك، يقترح أن هذه الطريقة ليست الأكثر فعالية دائماً.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eيلعب التحليل الإحصائي دوراً حاسماً في تحسين جهود المراقبة. يوصي الدكتور إيفانز باستخدام الأساليب الإحصائية لتحديد المواقع التي تتطلب مراقبة ميدانية. هذا النهج القائم على البيانات يحسن كفاءة وفعالية الكشف عن الاحتيال في البحث السريري.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 id=\"fraud-vs-post-marketing\"\u003eالاحتيال في التجارب مقابل الدراسات التالية للتسويق\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eيحدد الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، فروقاً مهمة في حدوث الاحتيال بين أنواع الدراسات. يكون الاحتيال أسهل في الكشف عنه في التجارب السريرية مقارنة بالدراسات الرصدية أو الدراسات التالية للتسويق. توفر الطبيعة المنظمة للتجارب فرصاً أكثر للتعرف على الأنماط.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eغالباً ما تستخدم الدراسات التالية للتسويق السجلات الصحية الإلكترونية التي تم إنشاؤها لأغراض سريرية. يلاحظ الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، أن المتخصصين الصحيين نادراً ما يسجلون بيانات مرضى مزيفة في هذه الأنظمة. يكمن الخطر الأكبر في البحث التالي للتسويق في التحليل الناقص وليس تلفيق البيانات.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 id=\"motives-for-fraud\"\u003eدوافع الاحتيال البحثي\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eفهم دوافع الباحثين أمر بالغ الأهمية للكشف عن الاحتيال. يوضح الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، أن الباحثين الأكاديميين قد يرتكبون الاحتيال سعياً وراء المجد المهني. يمكن أن تجلب نتائج التجارب الإيجابية اعترافاً كبيراً وتقدماً مهنياً.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eالحوافز المالية أيضاً تدفع سوء السلوك البحثي. يصف الدكتور إيفانز كيف توفر التجارب الممولة من الصناعة مدفوعات مقابل بيانات المشاركين. قد يبتكر بعض الباحثين بيانات أو يأخذون طرقاً مختصرة للحصول على هذه المدفوعات، مما يخلق أنماطاً واضحة يمكن لطرق الكشف التعرف عليها.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 id=\"digit-preference-analysis\"\u003eتحليل تفضيل الأرقام للكشف عن الاحتيال\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eيوضح الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، طريقة قوية للكشف عن الاحتيال باستخدام تحليل تفضيل الأرقام. عندما يبتكر البشر أرقاماً، لا يمكنهم إنشاء توزيعات عشوائية حقاً. هذا يخلق أنماطاً قابلة للكشف تختلف عن البيانات الحقيقية.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eتتضمن التقنية فحص الأرقام الأخيرة للقياسات المبلغ عنها. يشرح الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، أن الناس يظهرون تفضيلات متسقة لأرقام معينة (مثل 7) ويتجنبون أرقاماً أخرى (مثل 0 أو 9). تصبح هذه الأنماط واضحة من خلال التحليل الإحصائي لمجموعات البيانات الكبيرة.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 id=\"statistical-detection-methods\"\u003eطرق الكشف الإحصائية\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eيطور الدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب، طرقاً إحصائية متخصصة للكشف عن الاحتيال. تحدد هذه التقنيات الشذوذات التي تشير إلى تلفيق البيانات. الطرق فعالة بشكل خاص للقياسات الذاتية مثل قراءات ضغط الدم.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eيصف الدكتور إيفانز كيف أن مقارنة بيانات التجارب الحقيقية بالبيانات المبتكرة تكشف عن فروق واضحة. تنحرف الأنماط الإحصائية في البيانات الملفقة باستمرار عن التوزيعات الطبيعية المتوقعة. تستمر طرق الكشف هذه في التطور مع تطوير الباحثين لطرق جديدة لتحديد سوء السلوك البحثي.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 id=\"full-transcript\"\u003eالنص الكامل\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eالدكتور أنتون تيتوف، دكتور في الطب:\u003c\/strong\u003e مع اقتراب نهاية مناقشتنا الشيقة للغاية، البروفيسور إيفانز، مجال آخر من خبرتك هو اكتشاف الاحتيال العلمي وسوء السلوك. كيف يمكن للمرء فعلياً الكشف عن الاحتيال العلمي وسوء السلوك في التجارب السريرية أو في تحليل ما بعد التسويق وسلامة الأدوية؟\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eالدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب:\u003c\/strong\u003e أعتقد أنه يجب أن يكون لديك عقلية تسمح بإمكانية ذلك، أولاً وقبل كل شيء. في الوقت الحالي، في العديد من التجارب السريرية، خاصة تلك التي تراقبها إدارة الغذاء والدواء الأمريكية أو الجهات التنظيمية، هناك مراقبة دقيقة لما يحدث في تلك التجارب.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eعلى الرغم من أن المراقبة عن طريق زيارة مواقع جمع البيانات ليست الطريقة الأكثر فعالية للقيام بذلك. عادةً، يتم استخدام التحليل الإحصائي لتحديد المكان الذي يجب إجراء المراقبة الميدانية فيه. لذلك أعتقد أنه يمكن تحسين ذلك.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eأنت بحاجة إلى عقلية، تحتاج إلى تحليل، تحتاج إلى معرفة ما تبحث عنه في البيانات. هناك أنماط عندما يبتكر الناس بيانات لا تحدث في البيانات الحقيقية.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eلن أرغب حقاً، بمعنى ما، في سرد جميع حيل الكشف عن الاحتيال. قال لي أحدهم إنني يجب أن أكون حذراً للغاية في شرح ما أفعله للكشف عن الاحتيال لأن الناس سيجدون طرقاً للالتفاف حوله.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eلست متأكداً من أنني أتفق مع ذلك. أعتقد أن وظيفتي هي ابتكار طرق إحصائية جديدة للكشف عن الاحتيال وسوء السلوك في التجارب.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eمن الأسهل فعلياً الكشف عن الاحتيال في التجارب مقارنة بالدراسات الرصدية أو في تحليل سلامة الأدوية التالي للتسويق. لكن العديد من الدراسات التالية للتسويق تتم في السجلات الصحية الإلكترونية المستخدمة للأغراض السريرية.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eنادراً ما تكون البيانات نفسها مزيفة لأن الأطباء لا يدونون بيانات مزيفة لمرضاهم بشكل عام، أو غيرهم من المتخصصين الصحيين الذين يسجلون البيانات. لكن التحليل للبيانات قد يكون ناقصاً.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eمن خبرتي، لا نرى الكثير من الاحتيال في تحليل السلامة التالي للتسويق كما نراه في التجارب الأكاديمية، حيث تعطي نتيجة التجربة مجداً للباحث. تحتاج إلى أن تكون على علم بدوافع الناس عندما يرتكبون الاحتيال.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eيشارك العديد من الأطباء في تجارب عشوائية ممولة من الصناعة، ويعجبهم المال الذي يأتي من ذلك. لذلك قد يميلون، وأحياناً يقعون في إغراء أخذ طرق مختصرة أو ابتكار بيانات من أجل الحصول على أموال مقابل هذه البيانات في تجربة.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eأعتقد أن لدينا طرقاً جيدة جداً للكشف عن حدوث ذلك. لدينا طرق أقل جودة للكشف عنه عندما يتم إجراء الدراسات الرصدية بشكل سيء، ولكن هناك إمكانيات للنظر في ذلك أيضاً.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eالدكتور أنتون تيتوف، دكتور في الطب:\u003c\/strong\u003e أحد الأوراق البحثية الرائعة التي نشرتها - وأعتقد أنها سر مكشوف منذ نشرها - هو كيف قارنت بين تجربة لتدخل غذائي معين لأمراض القلب والأوعية الدموية وتدخل دوائي أيضاً، وأظهرت أن تحليل الأرقام الأخيرة في البيانات يمكن أن يكشف حقاً ما إذا كان هناك سوء سلوك علمي يحدث في التحليل أم لا بسبب التوزيع غير العشوائي. هل يمكنك مناقشة هذا النوع من النهج بإيجاز كتوضيح لإحدى الطرق العديدة لتحليلك التي يمكنها اكتشاف هذه المواقف؟\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eالدكتور ستيفن إيفانز، دكتور في الطب:\u003c\/strong\u003e إذا طلبت من جميع جمهورك التفكير في رقم، رقم واحد بين صفر وتسعة، وطلبت منهم كتابته الآن، وتمكنت من الذهاب والنظر في تلك النتائج، فلن أجد توزيعاً متساوياً للأرقام بين صفر وتسعة.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eسيكون هناك، على سبيل المثال، عدد قليل جداً من الأصفار وعدد قليل نسبياً من التسعات؛ والمزيد من السباعات. بمجرد أن يبدأ البشر في ابتكار أرقام، لا يمكنهم ابتكارها بشكل عشوائي إلا إذا استخدموا جهاز كمبيوتر للقيام بذلك. وإذا استخدموا جهاز كمبيوتر للقيام بذلك، فهناك طرق للكشف عن ذلك.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eلذلك عندما ننتهي بأي شيء ذاتي - وكان هذا هو الحال بشكل خاص مع ضغوط الدم، أو مع الأطوال والأوزان حيث قام شخص ما بكتابة رقم بعد فحص مريض - فستجد تفضيلاً للأرقام. ولم يكن ذلك بالضرورة احتيالياً.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eولكن إذا كان عليك ابتكار جميع أرقامك لتجربة عشوائية وكتابتها، فإن الأنماط التي يمتلكها البشر في كتابة تلك الأرقام تمكنك من اكتشاف الاختلافات عما هو مرجح أن يكون بيانات حقيقية.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eفي المثال الذي وجدته، كان لدينا تجربة ببيانات حقيقية وبيانات كان من الواضح جداً أنها مبتكرة. وتمكنا من اكتشاف الفرق بينهما لأن البشر المشاركين في ابتكار البيانات لم يتمكنوا من إعادة إنتاج ما شوهد في العالم الحقيقي.\u003c\/p\u003e","brand":"DiagnosticDetectives.Com","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42353585782940,"sku":"","price":0.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"url":"https:\/\/diagnosticdetectives.com\/ar\/products\/fraud-and-misconduct-in-research-top-drug-and-vaccine-analysis-expert-explains-11","provider":"DiagnosticDetectives.Com","version":"1.0","type":"link"}