Призывает к большей прозрачности при публикации данных клинических испытаний

Исследование, проведенное Йоркским университетом, показало, что о медицинских преимуществах сообщается регулярно, а о побочных эффектах не полностью задокументированы в рецензируемых журнальных статьях.
Клинические преимущества новых лекарств обычно проверяются в рандомизированных клинических испытаниях, в которых пациенты случайным образом распределяются для приема лекарства или плацебо, прежде чем лекарства можно будет широко назначать.
Нежелательные явления или побочные эффекты также обычно собираются в таких испытаниях, и их следует сообщать в статьях научных журналов, чтобы дать четкое представление о пользе и рисках новых методов лечения.
Исследование, опубликованное в PLOS Medicine, показало, что 64% ​​побочных эффектов были бы пропущены читателями, которые смотрели только на опубликованные отчеты об изученных медицинских методах лечения.

Авторы приходят к выводу, что полное сообщение о нежелательных явлениях необходимо, чтобы пациенты и врачи могли оценить баланс между преимуществами и побочными эффектами медицинского лечения.
Д-р Су Голдер, научный сотрудник Департамента медицинских наук Йоркского университета, сказал: «Нам нужно больше прозрачности.
"Люди должны иметь доступ к полной информации о вреде от лечения, чтобы они знали о последствиях выбора того или иного лечения."

В одном примере было зарегистрировано 198 смертей в клинических испытаниях четырех новых препаратов, и полная информация о причине смерти для всех участников была доступна из набора данных фармацевтической компании. В последующих опубликованных статьях полностью сообщалось только о 29 смертельных случаях.

В другом примере неопубликованный отчет задокументировал 15 самоубийств среди участников, лечившихся от наркотиков, но только семь были раскрыты в опубликованных статьях.
Д-р Голдер добавил: «Существуют серьезные опасения, что опубликованные результаты представляют собой лишь небольшой снимок полного набора данных, и что пациенты и медицинские работники могут принимать решения на основе неполной информации."