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Fraude en Investigación Médica:

Fraude en Investigación Médica:. Énfasis en aspectos estadísticos Ted Colton, ScD Profesor y Jefe Emérito DepartamentO de Epidemiología y Bioestadística. Ignorancia, Ingenuidad Descuido, Métodos inapropiados “Falacias” estadísticas. Fraude Engaño Mala conducta.

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Fraude en Investigación Médica:

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Presentation Transcript

  1. Fraude en Investigación Médica: Énfasis en aspectos estadísticos Ted Colton, ScD Profesor y Jefe Emérito DepartamentO de Epidemiología y Bioestadística

  2. Ignorancia, Ingenuidad Descuido, Métodos inapropiados “Falacias” estadísticas Fraude Engaño Mala conducta Continuo con fronteras difusas ¡Deliberado! Métodos cuestionables “Maquillando” datos Dragado de datos Reporte selectivo No reporte selectivo Ambos No intencional

  3. Tipos de fraude • Plagio –no tratado en esta presentación • Falsificación –alteración de datos • Fabricación – invención de datos

  4. Motivación para el fraude • Obtención de un resultado deseado, e.g. significancia estadística • Ganancia monetaria, incremento de prestigio • Compensar por descuido en colección de datos • Inclusión de sujetos que de otra forma serían excluidos

  5. Algunos ejemplos históricos de fraude

  6. Gregorio Mendel Fecha: 1865 Lugar: Bohemia Investigación: Genética de guisantes Sir Ronald Fisher

  7. Sir Cyril Burt Fecha: 1955-66 Lugar: Gran Bretaña Investigación: CI de gemelos monocigóticos criados separados o juntos Leon Kamin

  8. Dr. John Darsee Fecha: 1981 Sitio: Escuela Médica de Harvard. Hospital Peter Bent Brigham Investigación: Estudios de laboratorio y en animales de enfermedad cardiovascular

  9. Puntos de datos en estudios clínicosProclives a fraude • Criterios de elegibilidad • Mediciones repetidas • Eventos adversos • Cumplimiento • Diarios de sujetos

  10. Preguntas a considerar • ¿Cómo se detectó el fraude? • ¿Por qué se cometió fraude? • ¿Cuales son las consecuencias del fraude? • Estadísticamente, ¿cómo manejar datos que se sospecha o se han confirmado que son fraudulentos? • ¿Podemos usar métodos estadísticos para detectar o confirmar instancias sospechosas de fraude? • ¿Qué medidas, si alguna, podemos tomar para prevenir episodios futuros de fraude?

  11. Dr. Marc Strauss Fecha: 1978 Sitio: Centro Médico Universidad de Boston Investigación: Estudio clínico multi-céntrico de cáncer, ECOG

  12. Dr. Roger Poisson Fecha: 1992 Sitio: Hospital de St. Luc, Montreal Investigación: Estudio multi-céntrico de lumpectomía vs mastectomía radical en tratamiento de cáncer de mama, NSABP

  13. Hospital de St. María Fecha: 1994 Sitio: Hospital de St. María, Montreal Investigación: Estudio de prevención de cáncer de mama, NSABP

  14. Incidente del St. María – Recomendaciones de DSMB • Una auditoría completa de todos los sujetos en St. María. • Incluir todos los sujetos sin irregularidades en todos los análisis. • Sujetos con falsificación de datos deberán continuar en el régimen asignado a menos que haya problemas de seguridad. • Conducir análisis final con inclusión y exclusión de sujetos con datos falsificados. • Publicación de hallazgos del estudio deberán incluir declaraciones de mala conducta científica.

  15. Mr. Paul H. Kornak Fecha: 2001 Sitio: Centro Médico Stratton VA, Albany, NY Investigación: Estudio de hierro (Fe) y ateroesclerosis (FEAST), Programa de Estudios Cooperativos de Veteranos

  16. Dr. Ram Singh Fecha: 1992 Sitio: Moradabad, Uttar Pradesh, Norte de India Investigación: “Estudio aleatorio controlado de dieta cardioprotectora en pacientes con reciente infarto agudo del miocardio: resultados de un año de seguimiento”, BMJ, 304: 1015-19 (1992) Dr. Stephen Evans

  17. Conclusiones • Fraude en investigación médica tiene una larga historia y seguirá indudablemente en el futuro.

  18. Conclusiones • Fraude en investigación médica • Opaca la imagen pública de la investigación médica • Opaca la reputación de muchos investigadores y colaboradores inocentes • Puede impactar negativamente sobre otras investigaciones vigentes • Puede virtualmente, derribar a una organización de investigación

  19. Conclusiones • Metodología estadística puede ayudar a confirmar el fraude, pero insuficiente para detectar por sí misma el fraude.

  20. Conclusiones • En estudios clínicos multi-céntricos, las ocurrencias más comunes de fraude producirán “ruido” ( sesgo hacia la nula) que invalidan los hallazgos del estudio.

  21. Conclusiones • No hay intervención comprobada para prevenir fraude, pero la educación actual parece mantener promesas para reducir su incidencia y moderar sus consecuencias.

  22. Mensajes a tener en cuenta • Nunca deseche los datos originales de la investigación. • Datos desaparecidos son un fenómeno real en la investigación médica contemporánea. • Tener fé en la naturaleza aleatoria y estocástica de los datos humanos reales, hechos difíciles de demostrar con fraude.

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