Вся правда о лекарствах. Мировой заговор фармкомпаний. Бен Голдакр
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Вся правда о лекарствах. Мировой заговор фармкомпаний - Бен Голдакр страница 17
Наконец, я должен упомянуть, возможно, о наиболее постыдном факте: когда мы позволяем исследователям не публиковать отрицательные данные, мы предаем пациентов, которые участвовали в экспериментах. Эти люди пожертвовали своим здоровьем, а иногда даже жизнями, безотчетно, неосознанно веря, что они совершают благое дело. Они верили, что благодаря их согласию участвовать в эксперименте медики смогут больше узнать о свойствах нового лекарства и это принесет пользу другим пациентам, которые могут попасть в такое же отчаянное положение, что и они, в будущем. На самом деле эту веру нельзя назвать неосознанной: часто об этом прямо говорим им именно мы, исследователи. Мы лжем им, потому что данные могут быть скрыты, и мы знаем об этом.
Так чья же это вина?
Немного позже мы рассмотрим более очевидные случаи сокрытия фармацевтическими компаниями важных данных, которые иногда происходят при содействии госорганов. В изложенных ниже историях можно будет даже установить личности людей, участвующих в процессе. Когда мы дойдем до них, я надеюсь, вы рассердитесь еще больше от того, что прочитаете. Но сначала имеет смысл сделать короткую передышку и признать, что пристрастный подход к публикации статей имеет место и за пределами разработки коммерческих лекарств, в том числе в совершенно неродственной ей отрасли научных исследований, где людей волнует лишь собственная репутация и преследуются только личные интересы.
По большому счету во многих отношениях пристрастный подход к публикации данных – явление, объяснимое человеческой природой. Если вы провели исследование и не получили блестящих положительных результатов, вы можете сделать неверный вывод, что ваш эксперимент не заинтересует других исследователей. Имеет также значение и наличие стимула к публикации: вес ученого в научных кругах часто измеряется, хоть это и абсолютно неправильно, при помощи сухих цифр, таких как количество ссылок на статьи и число «влиятельных» исследований, упоминаемых в глянцевых журналах, которые читают широкие слои населения. Если отрицательные результаты труднее опубликовать в крупных