THE MOST COMMON ERRORS IN MEDICAL RESEARCH

封面

如何引用文章

全文:

详细

Conducting scientific research in the field of medicine, as in other areas of science, involves the need to comply with various standards and rules. Making various kinds of mistakes at the stage of planning or implementation of scientific research may lead to the fact that the research needs to be conducted again, and the existing results are unsuitable for publication, and even more so for the defense of a dissertation. The purpose of this article is to review the most common mistakes that researchers make at the stage of planning or implementing medical research. The article discusses the errors associated with the wrong definition and poor study design, incorrect formulation of the goals and objectives of the research, defects, sampling research and work with the generated databases, as well as errors made in a statistical analysis of the data. The material presented in the article does not claim to be an exhaustive list of possible mistakes that can be made during research. This material is a summary of the authors ' experience in reviewing and evaluating various types of scientific research. Taking into account the experience described in this article will prevent potential errors in medical research and ensure better planning and implementation of scientific research in the field of medicine.

作者简介

A. Narkevich

V. F. Voyno-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: narkevichart@gmail.com
кандидат медицинских наук, доцент, декан медико-психолого-фармацевтического факультета, зав. научно-исследовательской лабораторией медицинской кибернетики и управления в здравоохранении, доцент кафедры медицинской кибернетики и информатики Krasnoyarsk, Russia

K. Vinogradov

V. F. Voyno-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Krasnoyarsk, Russia

参考

  1. Гржибовский А. М. Выбор статистического критерия для проверки гипотез // Экология человека. 2008. № 11. С. 48-57.
  2. Гржибовский А. М., Горбатова М. А., Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Объем выборки для корреляционного анализа // Морская медицина. 2020. Т. 6, № 1. С. 101-106.
  3. Дыбан П. А. К вопросу о методических ошибках в некоторых медико-биологических исследованиях // Цитокины и воспаление. 2016. № 3-4. С. 296-298.
  4. Зорин Н. А. Оценка качества научных публикаций (часть I) // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2011. № 3. С. 71-76.
  5. Зорин Н. А. Оценка качества научных публикаций (часть II) // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2012. № 1. С. 85-93.
  6. Ланг Т. Двадцать ошибок статистического анализа, которые вы сами можете обнаружить в биомедицинских статьях // Международный журнал медицинской практики. 2005. № 1. С. 21-31.
  7. Леонов В. П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных // Международный журнал медицинской практики. 2007. № 2. С. 19.
  8. Леонов В. П. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2014. № 1. С. 17-28.
  9. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Выбор метода для статистического анализа медицинских данных и способа графического представления результатов // Социальные аспекты здоровья населения. 2019. № 4. URL: http:// vestnik.mednet.ru/content/view/1092/30/lang,ru/ doi: 10.21045/2071-5021-2019-65-4-9.
  10. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Дизайн медицинского исследования // Социальные аспекты здоровья населения. 2019. № 5. URL: http://vestnik.mednet.ru/ content/view/1108/30/lang,ru/ doi: 10.21045/2071-50212019-65-5-13.
  11. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Методы определения минимально необходимого объема выборки в медицинских исследованиях // Социальные аспекты здоровья населения. 2019. № 6. URL: http://vestnik.mednet. ru/content/view/1 123/30/lang,ru/ doi: 10.21045/2071 -5021-2019-65-6-10.
  12. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Настольная книга автора медицинской диссертации: пособие. М.: Инфра-М, 2019. 454 с.
  13. Реброва О. Ю. Описание статистического анализа данных в оригинальных статьях. Типичные ошибки // Российская ринология. 2018. № 1. С. 65-68.
  14. Реброва О. Ю. Описание статистического анализа данных в оригинальных статьях. Типичные ошибки // Российский вестник акушера-гинеколога. 2010. № 6. С. 78-81.
  15. Andrews J., Likis F. E. Study Design Algorithm // Journal of lower genital tract disease. 2015. Vol. 19, N 4. P. 364-368. doi: 10.1097/LGT.0000000000000144.
  16. Beath A., Jones M. P. Guided by the research design: choosing the right statistical test // The Medical journal of Australia. 2018. Vol. 208, N 4. P. 163-165.
  17. Carrell D. T., Simoni M. «Easier ways to get a publication»: the problem of low quality scientific publications // Andrology. 2018. Vol. 6, N 1. P. 1-2. DOI:10.1111/ andr.12460.
  18. Elston D. M. Study design and statistical analysis // Journal of the American Academy of Dermatology. 2018. Vol. 79, N 2. P. 207. doi: 10.1016/j.jaad.2017.1 1.004.
  19. George B. J., Beasley T. M., Brown A. W., Dawson J., Dimova R., Divers J., Goldsby T. U., Heo M., Kaiser K. A., Keith S. W., Kim M. Y., Li P., Mehta T., Oakes J. M., Skinner A., Stuart E., Allison D. B. Common scientific and statistical errors in obesity research // Obesity (Silver Spring). 2016. Vol. 24, N 4. P. 781-790. doi: 10.1002/oby.21449.
  20. Hajian-Tilaki K. Sample size estimation in diagnostic test studies of biomedical informatics // Journal of biomedical informatics. 2014. N 48. P. 193-204. DOI: 10.1016/j. jbi.2014.02.013.
  21. Malone H. E., Nicholl H., Coyne I. Fundamentals of estimating sample size // Nurse researcher. 2016. Vol. 23, N 5. P. 21-25. doi: 10.7748/nr.23.5.21.s.
  22. Noordzij M., Dekker F. W., Zoccali C., Jager K. J. Sample size calculations // Nephron. Clinical practice. 2011. Vol. 118, N 4. P. 319-323. DOI:10.1 159/000322830.
  23. Salthammer T. Quality or quantity? Historic and current trends in scientific publishing // Indoor Air. 2016. Vol. 26, N 3. P. 347-349. doi: 10.1111/ina.12287.
  24. Staggs V. S. Pervasive errors in hypothesis testing: Toward better statistical practice in nursing research // International journal of nursing studies. 2019. N 98. P. 87-93. doi: 10.1016/j.ijnurstu.2019.06.012.
  25. Thiese M. S. Observational and interventional study design types; an overview // Biochemia medica. 2014. Vol. 24, N 2. P. 199-210. doi: 10.11613/BM.2014.022.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Narkevich A.N., Vinogradov K.A., 2020

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».