Введение
Отсутствие воспроизводимости исследований вызывает растущую обеспокоенность в различных научных областях [1–5]. Сегодня широко распространено мнение как в академических кругах, так и за их пределами, что научные исследования переживают кризис воспроизводимости [6, 7]. Исследователи приходят к разным выводам — даже когда одни и те же данные были обработаны — просто из-за различных аналитических процедур [8, 9].
По мере того как мы продолжаем признавать эту проблемную ситуацию, были выявлены некоторые основные причины невоспроизводимых исследований. Это, в свою очередь, закладывает основу для улучшений путём выявления и пропаганды передовой практики исследований (ГРП). Действительно, существуют эффективные решения, например, предварительная регистрация протоколов исследований и планов статистического анализа, обмен данными и аналитическим кодом, а также соблюдение руководящих принципов отчётности.
Хотя эти и другие передовые методы могут облегчить воспроизводимые исследования и повысить доверие к науке, сами исследователи должны активно интегрировать их в свою повседневную исследовательскую практику.
В отличие от повсеместной специализированной подготовки, междисциплинарные курсы, посвящённые передовым методам повышения качества исследований, отсутствуют в университетах и крайне необходимы. Пересечения между дисциплинами предлагают пространство для экспертной оценки, взаимного обучения и обмена передовым опытом.
Правило 1: уточните свой исследовательский вопрос
Придумать исследовательский вопрос не всегда просто и может занять время. Успешное исследование требует узкого и чёткого исследовательского вопроса. В доказательной медицине предыдущие исследования оцениваются систематическим и прозрачным образом, чтобы выявить пробел в исследованиях для нового исследования, которое ответит на важный вопрос [12].
На следующем этапе расплывчатый исследовательский вопрос должен быть дополнительно разработан и уточнён. В клинических исследованиях и доказательной медицине существует подход, называемый популяцией, вмешательством, компаратором, результатом и временными рамками (PICOT) с набором критериев, которые могут помочь сформулировать исследовательский вопрос [13].
Правило 2: напишите и зарегистрируйте протокол исследования
В клинических исследованиях регистрация клинических испытаний стала стандартом с конца 1990-х годов и теперь является требованием законодательства во многих странах. Такие исследования требуют регистрации протокола исследования, например, в ClinicalTrials.gov, Европейском реестре клинических испытаний или на платформе Международного реестра клинических испытаний Всемирной организации здравоохранения.
Правило 3: обоснуйте размер выборки
Ранние исследователи в наших курсах ГРП часто называют размер выборки проблемой в своих исследованиях. Например, они говорят, что работают с небольшим количеством образцов из-за медленного роста клеток или у них ограниченное количество образцов опухолей пациентов из-за редкого заболевания. Но если ваш размер выборки слишком мал, ваше исследование имеет высокий риск предоставления ложноотрицательного результата (ошибка II типа).
Правило 4: напишите план управления данными
В 2020 году две статьи о коронавирусной болезни 2019 (COVID-19) в ведущих медицинских журналах были отозваны после серьёзных опасений по поводу данных [42]. Сегодня необработанные данные всё чаще признаются ключевым результатом исследований наряду со статьёй. Поэтому важно разработать стратегию жизненного цикла данных, включая подходящую инфраструктуру для долгосрочного хранения.
Правило 5: уменьшите предвзятость
Предвзятость — это искажённое представление в пользу или против определённой идеи. В статистике предвзятость — это систематическое отклонение статистической оценки от (истинной) величины, которую она оценивает. Предвзятость может сделать наши выводы недействительными, и чем больше предвзятости, тем менее обоснованными они являются.
Правило 6: избегайте сомнительных исследовательских практик
Сомнительные исследовательские практики (СРП) могут привести к преувеличенным выводам и ложным заключениям и, таким образом, привести к невоспроизводимым исследованиям. Часто СРП используются без плохих намерений. Это становится очевидным, когда в разделах методов явно описываются такие процедуры, например, для увеличения количества образцов до тех пор, пока не будет достигнута статистическая значимость, поддерживающая гипотезу.
Правило 7: будьте осторожны с интерпретацией статистической значимости
Было бы полезно, если бы больше исследователей были знакомы с правильными интерпретациями и возможными неправильными интерпретациями статистических тестов, p-значений, доверительных интервалов и статистической мощности [59, 60]. Статистически значимое p-значение не обязательно означает, что существует клинически или биологически значимый эффект.
Правило 8: делайте своё исследование открытым
В реальности науке часто не хватает прозрачности. Открытая наука делает процесс производства доказательств и утверждений прозрачным и доступным для других [75]. Несколько университетов и научных фондов уже внедрили дорожные карты открытой науки, чтобы пропагандировать бесплатную и общедоступную науку, а также открытый доступ к научным знаниям.
Правило 9: сообщайте обо всех результатах
Публикационное смещение возникает, когда результат исследования влияет на решение о том, публиковать его или нет. Исследователи, рецензенты и издатели часто считают несущественные результаты исследований неинтересными или недостойными публикации.
Правило 10: следуйте руководящим принципам отчётности
Отчёты об исследованиях должны достоверно описывать цель исследования и то, что было сделано, включая потенциальные отклонения от первоначального протокола, а также то, что было обнаружено. Тем не менее, есть множество доказательств расхождений между протоколами и отчётами об исследованиях, а также недостаточного качества отчётности [79, 91–95].