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發(fā)論文越來越“卷”了,除了結(jié)果“雷同”,編造數(shù)據(jù),還有編造文獻?

2022-05-25 15:49 作者:爾云間  | 我要投稿

近日,機緣巧合之下,瀏覽到3篇同選題的meta分析:髕上入路 vs. 髕下入路髓內(nèi)釘治療脛骨骨折的meta分析,這3篇文獻分別在Medicine (IF=1.889), Journal of Orthopaedic Surgery and Research (IF=2.359), Injury-International Journal of the Care of the Injured (IF=2.586)發(fā)表。

文獻1: Suprapatellar versus infrapatellar intramedullary nailing for tibal shaft fractures A meta-analysis of randomized controlled trials,2018年6月發(fā)表。

文獻2:Comparison of suprapatellar and infrapatellar intramedullary nailing fortibial shaft fractures: a systematic review and meta-analysis,2018年6月發(fā)表。

文獻3:Intramedullary tibial nailing using infrapatellar and suprapatellar approaches: A systematic review and meta-analysis,2021年3月發(fā)表。

這三篇meta分析,單獨拿出來,都不太容易看出什么問題。Meta分析的納入排除標(biāo)準(zhǔn)、文獻檢索、數(shù)據(jù)提取、質(zhì)量評價、森林圖等內(nèi)容都有,文章的結(jié)構(gòu)也基本完整??墒?,禁不住細看??!
疑點1:去重后,文獻數(shù)量不足10篇

一篇meta分析,使用4-5個數(shù)據(jù)庫/搜索引擎完成文獻檢索,得到200+到300+的文獻,排除重復(fù)文獻后,文獻數(shù)量在10篇或以下,請問是怎么做到的?

疑點2:原文沒有報道的數(shù)據(jù),如何獲取的

文獻1和文獻2兩篇meta分析,選題相同,納入文獻數(shù)量相同(都是4篇,閱讀文獻后發(fā)現(xiàn)納入研究也完全相同),研究結(jié)局部分相同是無可厚非的。失血量(blood loss)就是其中一個共同結(jié)局。

然而,兩個森林圖中,Chan (2015)的結(jié)果卻不相同,分別為9.00 (-50.63, 68.63)和12.00 (-52.61, 76.61)。更有意思的是,Chan (2015)的原文(Suprapatellar Versus Infrapatellar Tibial Nail Insertion: A Prospective Randomized Control Pilot Study)根本沒有報道失血量。

如此,meta分析的作者又是如何獲取數(shù)據(jù)的呢,聯(lián)系原作者嗎?假設(shè)他們都聯(lián)系了原作者,為什么數(shù)據(jù)不一樣呢?答案或許只有他們知道。

疑點3:同一篇納入文獻的同一個結(jié)局,數(shù)據(jù)都不一樣

Sun (2016)這篇文獻也是3篇meta分析都納入的研究之一,但三篇meta分析得到的WMD (95%CI)都不一樣。Chan (2015)則是另一篇共同納入的文獻,文獻3與前兩篇meta分析的結(jié)果不一樣。

什么?文獻2的森林圖看不清,這不能怪我,原文的字體就是這么少的。參加過meta分析培訓(xùn)班的學(xué)員都知道,我們專門給大家介紹如何美化圖形,得到字體大小合適、排版合理、分辨率高的森林圖。

言歸正傳,查閱原文后可以發(fā)現(xiàn),文獻3的數(shù)據(jù)是最齊全和準(zhǔn)確的:Sun (2016)的數(shù)據(jù)與原文完全一致;Chan (2015)的數(shù)據(jù)則是均數(shù)(mean)一致,SD不知從何而來。那么,文獻1和文獻2的結(jié)果又是通過什么數(shù)據(jù)計算得到的呢?又是一個難解之謎。

疑點4:似乎不存在的文獻

三篇meta分析都納入了1篇文獻:Sreekumar (2017)。然而,這篇文獻似乎是不存在的。我們從參考文獻列表中找到了該文獻的引用信息:

?乍一看,文獻格式?jīng)]有問題,信息很全面:作者、標(biāo)題、雜志、發(fā)表年份、期(卷)、頁碼,甚至連doi號都有。然而,PubMed搜索標(biāo)題,出來的卻是Chan (2015)這篇文獻!

有沒有可能,標(biāo)題相同,而PubMed沒有收錄Sreekumar (2017)這篇文獻呢?那好,用doi號檢索。出來的結(jié)果提示“404”,難道這真的是編造的文獻嗎?

皇天不負有心人,歷經(jīng)幾番周折,終于找到了該文獻的相關(guān)信息。雖然只有摘要,但不管如何,我們還是找到了文獻的來源,還了這幾篇meta分析一個清白。文獻是真實的,只不過文獻報道的數(shù)據(jù)也是有限的。

為了方便大家查看,我將文獻鏈接縮短后為http://985.so/a680(原鏈接https://www.ingentaconnect.com/content/doaj/23492562/2017/00000004/00000045/art00006#Supp


好了,做個簡單的總結(jié)吧。這3篇meta分析,相對來說,文獻3的信息處理是比較客觀和準(zhǔn)確的,不僅森林圖中展示兩個分組的具體數(shù)據(jù),還通過表格的形式展示納入文獻的各項信息,如結(jié)局指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

雖然納入了Sreekumar (2017)這篇文獻,但由于缺乏可分析的數(shù)據(jù),因此文獻3的所有森林圖都沒有納入Sreekumar (2017)這個研究。

然而,文獻1和文獻2采取了相反的操作,森林圖、數(shù)據(jù)提取表格都沒有結(jié)局指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)。森林圖中還出現(xiàn),分析數(shù)據(jù)與原文數(shù)據(jù)不一致的情況,讓人不得不質(zhì)疑數(shù)據(jù)的真實性。

很多人不知道,相對于“有意義”的合并結(jié)果,“好”的異質(zhì)性大小,影響Meta分析發(fā)表的重要因素之一是:客觀。在分析方法中說明清楚數(shù)據(jù)的處理方法,通過表格或森林圖等圖表展示納入研究報道的研究設(shè)計、研究結(jié)局等數(shù)據(jù)。

遮遮掩掩不如大大方方,一篇優(yōu)秀的meta分析是可以從容面對任何質(zhì)疑的,每一個操作步驟都經(jīng)得起考驗。

你想知道如何完成一篇符合規(guī)范、客觀操作、高質(zhì)量的meta分析嗎?如果想,請不要猶豫,點擊“爾云間meta分析”的視頻(https://mp.weixin.qq.com/s/Zd_T0c1fvY6R7-XQ3T21mA)查看吧。


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