FDAと学術誌の試験登録ルール遵守の課題【ChatGPT統計解析】

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FDAと学術誌の試験登録ルール遵守の課題【ChatGPT統計解析】

FDAと学術誌の試験登録ルール遵守の課題【ChatGPT統計解析】
規制機関と学術誌は公刊の偏りを抑えるため、米国食品医薬品局(FDA)は一部の臨床試験の事前登録をClinicalTrials.govで求め、試験終了後1年以内の結果公開も義務付けている。医学誌編集者国際委員会は2005年に事前登録されていない研究の公刊を禁じたが、遵守されていない。2008-2009年のランダム抽出では40%以上が遅れた登録、中央値は10か月だった。研究者の多くは結果を無視または公刊せず、FDAも罰金を課していない。編集者と査読者は試験登録の確認をお互いに委ねている。ClinicalTrials.govやEU登録にプロトコル登録し、結果を投稿し、逸脱を記録・議論すべきだ。データやコードはドライアドやフィグシェアで公開し、ガイドライン(CONSORT、STROBEなど)に従い、否定的結果もオープンアクセス誌に投稿しよう。

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目次  FDAと学術誌の試験登録ルール遵守の課題【ChatGPT統計解析】

 

 

強制的開示

 

規制を行う側と学術誌は,公刊の偏りを食い止めようとしている。

 

米国の食品医薬品局は,ある種の臨床試験に関して,試験開始前に食品医薬品局が運営しているウェブサイトClinicalTrials.govを通じて登録することを求めている。

 

さらに,試験が終わってから1年以内に結果の概要をClinicalTrials.govで公開することも求めている。

 

また,登録を確実に行わせるために,医学誌編集者国際委員会(International Committee of Medical Journal Editors)は、2005年に,事前に登録されていない研究については公刊しないことを表明している。

 

規定はしっかりと守られていない。

 

2008年6月から2009年6月にかけて登録されたすべての臨床試験からランダムに抽出された標本からは, 40%以上のプロトコルが最初の被験者を受け入れた後に登録されたことが明らかになっている。

 

そして,これらの義務を怠つた研究の登録の遅れの中央値は10か月だった。

 

事前登録を要求するという目的は、明らかに打ち砕かれている。

 

そして,研究で測定する主要評価項目,そしてそれを測定する期間と手法について,明確に特定されているプロトコルは40%に満たなかった。

 

主要評価項目が研究の目的になつていることを考えれば,これは残念なことだ。

 

同様に,登録された臨床試験に対する再調査から,ClinicalTrials.govを通じて結果を公開することを求める法令に従っていた試験は,25%程度しかなかつたことが分かつている。

 

登録された臨床試験の他の4分の1は,結果をどこにも―学術誌にもClinicalTrials.govのリボジトリにも―公開していなかつた。

 

法による強制があるにもかかわらず,ほとんどの研究者は,ClinicalTrials.govの結果データベースを無視して学術誌で公刊するか,まつたく何もしないようなのだ。

 

食品医薬品局は法令を守らなかつた製薬会社に対して罰金を課すことをしていない。

 

また,学術誌は,試験登録の要件を一貫して強制しているわけではない。

 

学術誌の査読者のほとんどは,査読対象となつている原稿と試験登録の食い違いをを確かめない。

 

査読者は.食い違いを確かめるのは編集者の仕事だと思っている。

 

ただ,編集者は編集者で,それは査読者の仕事だと思っているのだ。

 

 

ClinicalTrials.govや欧州連合臨床試験登録(EU Clinical Trials Register: http://www.clinicaltrialsregister.eu)のような公的データベースにプロトコルを登録しよう。
世界保健機構は,国際臨床試験登録プラットフォームのウェブサイト(International Clinical Trials Registry Platform; http://www.who.int/ictrp/en/)にー覧を載せている。

 

SPIRITチェックリスト(http://www.spirit-statement.org/)はプロトコルに含むべきものを一覧している。

 

可能であるときは必ず,結果の要約を投稿しよう。

 

試験でプロトコルからのずれがあれば,どんなことでも記録しよう。

 

そしてそのずれについて公刊する論文の中で議論しよう。

 

可能であれば,ジェンバンクやタンパク質構造データバンク(PDB)といった専門のデータベース,あるいはドライアドやフィグシェアといった一般的なデータリポジトリから,すべてのデータを入手できるようにしておこう。

 

データを分析するために使用したソフトウェアのソースコード. Excelのワークブック,分析スクリプトなどを公開しよう。

 

多くの学術誌では,こうしたものを論文の補充資料として提出させている。

 

あるいは,ドライアドやフィグシェアで公開することもできる。

 

自分自身の研究分野の報告ガイドラインに従おう。

 

例えば,臨床試験においてはCONSORT、疫学での観察研究においてはSTROBE、動物実験においてはARRIVE、遺伝子関連研究においてはSTREGAといったガイドラインがある。

 

否定的な結果が得られたとしたら,それを公刊しよう。

 

否定的な結果をつまらないものであるとして却下する学術誌があるので,「プロス・ワン」や『トライアルズ』のように査読はあるものの,つまらないからと言って研究を却下することがないオープンアクセスの電子版のみの学術誌に投稿することを考えるようにしよう。

 

否定的なデータは,フィグシェアに掲載することもできる。

 

 

規制機関と学術誌は、公刊の偏りを抑えるために、さまざまな対策を講じている。特に米国食品医薬品局(FDA)は、臨床試験の透明性を確保するために、ある種の臨床試験において事前登録を義務付けており、ClinicalTrials.govというウェブサイトを通じて試験開始前に登録を求めている。この取り組みは、試験結果が公表されないことで生じる科学的な偏りや誤解を防ぐためのものであり、試験の信頼性と倫理性を高めることが目的である。さらに、FDAは試験が終了してから1年以内にその結果をClinicalTrials.govで公開することも義務付けている。このようにして、試験のプロトコルや結果を透明にすることで、研究者や規制当局、医療従事者、さらには一般市民が試験データにアクセスし、信頼できる情報を基にした判断を下せるようにしている。また、試験登録を確実に行わせるための別の取り組みとして、医学誌編集者国際委員会(International Committee of Medical Journal Editors)は2005年に声明を発表し、事前に登録されていない研究は公刊しないことを表明している。この措置により、事後に研究内容を変更したり、試験結果の不正な操作が行われるリスクを低減させることが狙いである。しかしながら、これらの規定は現実にはしっかりと守られていないことが多い。ある調査では、2008年6月から2009年6月にかけて登録されたすべての臨床試験の中からランダムに抽出された標本を分析したところ、40%以上のプロトコルが最初の被験者を受け入れた後に登録されていたことが明らかになった。さらに、これらの登録の遅れの中央値は約10か月であった。これは、試験開始前の事前登録という当初の意図を大きく逸脱していることを示している。また、研究で測定される主要評価項目や、それを測定する期間および方法を明確に特定しているプロトコルは40%に満たないというデータもある。主要評価項目は研究の目的に直結しているため、これが不明確であるということは、研究の信頼性に大きな影響を及ぼす。さらに、登録された臨床試験に対する再調査では、ClinicalTrials.govを通じて結果を公開するという法令を守っていた試験は、わずか25%程度であることがわかっている。加えて、登録された臨床試験の他の約4分の1は、結果をどこにも公開していなかった。このように、法的に義務付けられているにもかかわらず、多くの研究者は結果データベースの重要性を無視し、学術誌でのみ公刊するか、あるいはまったく公開しないことが多い。この状況は、食品医薬品局が法令を守らなかった製薬会社や研究者に対して罰金を課していないことが一因である。学術誌もまた、試験登録の要件を一貫して強制しているわけではなく、査読者が査読対象の原稿と試験登録との食い違いを確認することはほとんどない。多くの査読者は、この確認作業は編集者の責任だと考えており、一方で編集者は査読者がその役割を果たすべきだと見なしていることが多い。したがって、この責任の所在の曖昧さが、登録制度を強化する取り組みの有効性を損ねている。これを解決するために、研究者はClinicalTrials.govや欧州連合臨床試験登録(EU Clinical Trials Register)などの公的データベースにプロトコルを登録し、登録内容を厳守し、試験終了後には必ず結果の要約を投稿するべきである。さらに、試験の過程でプロトコルから逸脱が生じた場合には、その内容を詳細に記録し、公開する論文内で議論することが求められる。これにより、透明性を高め、科学的な信頼を確保することが可能になる。また、研究データをより広く共有するために、ジェンバンクやタンパク質構造データバンク(PDB)、ドライアド、フィグシェアなどの専門のデータリポジトリを活用し、すべてのデータを入手可能な状態にしておくことが推奨される。これらのリポジトリを活用することで、研究者は自らの研究の再現性を高めるとともに、他の研究者がそのデータを活用して新たな研究を行う基盤を提供できる。また、データを分析する際に使用したソフトウェアのソースコード、Excelのワークブック、分析スクリプトなども公開することが求められる。多くの学術誌では、これらの資料を論文の補足資料として提出させることが一般的になっており、また、ドライアドやフィグシェアに公開することも奨励されている。研究者は、自分の分野の報告ガイドラインに従うことが重要であり、例えば臨床試験ではCONSORT、疫学研究ではSTROBE、動物実験ではARRIVE、遺伝子関連研究ではSTREGAといったガイドラインがある。これらのガイドラインは、研究の計画と報告における透明性と一貫性を確保するために設けられており、遵守することで研究の質を高めることができる。さらに、否定的な結果を得た場合でも、それを積極的に公刊する姿勢が求められる。否定的な結果は科学にとって価値があり、将来の研究に貢献するものであるにもかかわらず、多くの学術誌ではそのような結果を「つまらない」として却下する傾向がある。このような場合、査読は行われるが、研究の重要性が認められれば却下されないオープンアクセスの学術誌、例えば「プロス・ワン」や『トライアルズ』に投稿することが推奨される。こうした学術誌は、研究結果が否定的なものであっても公開の場を提供しているため、研究者は躊躇せずに投稿することができる。また、否定的なデータをフィグシェアなどのリポジトリに掲載し、広く共有することも考慮すべきである。最終的には、研究の信頼性と再現性を高めるためには、すべての関係者が透明性を重視し、報告と公開において倫理的な基準を守ることが必要である。データの公開と共有は、科学の進展にとって重要な要素であり、そのためのプラットフォームやガイドラインが整備されている中で、それらを積極的に活用し、健全な科学的コミュニケーションを促進していくことが求められる。

 

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