zxcvb: 新工具可幫助識別不可靠的研究試驗

一個國際研究團隊開發了一款名為INSPECT-SR的新工具，可有效識別存在嚴重可信度問題的隨機對照試驗（RCT），包括欺詐性研究。該工具的最終版本已發佈在預印本平台medRxiv上。

該工具由曼徹斯特大學的傑克�威爾金森博士聯合科羅拉多大學安舒茨醫學整合及全球非營利組織Cochrane，實現150多位完整性與健康研究專家組成的國際團隊開發。 Cochrane是全球領先的健康系統綜述出版機構。

研究團隊指出，近年來系統性回顧中RCT研究可信度引用問題凸顯。部分研究有重大技術錯誤，但更多被證實為學術造假。僅2023年，根據《自然》雜誌統計，全球期刊撤稿超過1萬篇，其中大量論文引用了RCT數據存在的問題。

威爾金森博士警告，問題試驗可能導致醫學研究數據失真、新藥研發受阻和學術成果補充。 INSPECT-SR不僅能偵測論文工廠批量格式的研究，並發現無意識造成重大錯誤。該工具透過四大領域的21項預示指標進行評估：

1. 出版後預警與撤稿紀錄


2. 研究實施規範與透明度
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3. 文字圖像一致性


4. 數據矛盾與統計錯誤

典型案例包括曾引發爭議的伊維菌新冠治療研究。 、英國及歐盟衛生機構驗證美國相關試驗資料造假，後續高品質研究顯示其療效甚微。另一個案例涉及英國國家健康與護理卓越研究所（NICE）撤銷對新生兒枕設備的推薦，該設備用於曾剖腹產輔助，但在三項支持性臨床研究被撤稿後政策發生恢復。

此工具在脊椎疼痛治療領域中同樣發揮作用，認知行為治療和運動治療的試驗試驗因數據異常被撤回稿件，直接影響臨床指引的發展。威爾金森強調：“系統性綜述傳統上缺乏篩檢研究的手段，但此類研究常未被納入綜述，而係統性綜述本身被直接影響政策制定。”

研究團隊特別指出，雖然目前學術造假多為個人行為，但AI技術的普及可能加劇這個問題。目前INSPECT-SR已獲Cochrane採用，未來計畫開發AI輔助系統擴展檢測範圍至其他研究類型