How to make your collaborative clinical study fail
Como conseguir que tu estudio clínico colaborativo fracase
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Following the success of 10 tips for being an Epic Anti-Mentor and How to piss off the Editor and Reviewers and get a quick rejection of your scientific article, in this post I’ll explain the next step to definitively ruin your academic career: how to make your collaborative clinical study sink.
Pick a research question that robust studies have already answered or that nobody cares about. What is the effect of fluid therapy on hearing in patients with acute pancreatitis? Does baldness influence the severity of acute cholecystitis? Are antibiotics useful in eradicating H. pylori?
Perform a fraudulent, blatantly made-up sample size calculation. Assume event frequencies without providing any references to justify them. Make sure the number of patients needed to complete the study is always above 5,000. Invent the statistical test used for the sample size calculation and name it after your favorite pet; for example: “sample size was calculated using the Sparky test.”
Choose follow-up times of 5 years or more. We need a follow-up loss rate above 90%.
Create a database with at least 1,000 variables. Try to make most of them open-text fields — this will make analysis impossible. If there are scores such as APACHE-II or body mass index, make the collaborator calculate them manually to make data entry harder and increase the likelihood of errors. Give scales names that don’t exist, for example, by combining the surnames of your best friend’s grandparents (the Alcalá-Minagorre score), without giving any explanation. The more difficult and tedious the data entry, the more collaborators will give up.
Avoid having a methodologist or statistician on the team to oversee the study design and analysis. It’s much better to have a full professor of medieval philosophy or any humanities discipline act as the supervisor.
Avoid collaborators from other specialties or disciplines who could provide different perspectives — they might enrich the study too much, which is exactly what we’re trying to prevent.
Set impossible authorship rules: 500 patients, one author; 1,200, two authors. Then don’t follow them, to sabotage future studies in which you won’t find any collaborators.
Delay submission of the protocol to the central ethics committee and the ethics committees of collaborating centers as much as possible. Insert errors into the already approved protocol that are so obvious that it will be rejected by the collaborators’ committees. Ethics committees are always helpful for slowing down or even halting a collaborative study.
Once the study has started, avoid communicating with your collaborators — it’s better if they believe the study is dead, or even forget about it altogether.
Never include a patient in the team that designs and coordinates the study — they might place the patient at the center of the research effort, making the study more appealing to collaborators and scientific journals.
I wish you the best of luck in your self-destructive quest against science!
This post is based on a talk I gave this year in Newcastle, United Kingdom, at the invitation of my friend Sanjay Pandanaboyana, although the aim was slightly different.
Have you signed up for the Harvard Medical School course on pancreatology yet? Follow these instructions to do so:
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Cómo conseguir que tu estudio clínico colaborativo fracase
Tras el éxito de 10 consejos para ser un anti-mentor épico y Cómo cabrear al editor y a los revisores y conseguir un rechazo rápido a tu artículo científico, en este post te explico el siguiente paso para arruinar definitivamente tu carrera académica: cómo conseguir que tu estudio clínico colaborativo se hunda:
Busca una pregunta de investigación que ya esté respondida por estudios robustos o que no le importe a nadie. ¿Cuál es el efecto de la fluidoterapia en la audición de pacientes con pancreatitis aguda?¿Influye la calvicie en la gravedad de la colecistitis aguda?¿Son útiles los antibióticos en la erradicación de H. pylori?
Haz un cálculo de tamaño muestral fraudulento y claramente inventado. Da por hecho frecuencias de eventos sin aportar referencias que lo justifiquen. Intenta que el número de pacientes necesario para acabar el estudio esté siempre por encima de 5.000. Inventa el test estadístico usado para el cálculo de tamaño muestral con el nombre de tu mascota preferida, por ejemplo, el tamaño muestral se calculó mediante el test de Sparky.
Elige tiempos de seguimiento de 5 o más años. Necesitamos unas pérdidas de seguimiento superiores al 90%.
Haz una base de datos de al menos 1000 variables. Intenta que la mayor parte de ellas sean de texto abierto, harán imposible el análisis. Si hay scores como APACHE-II o el índice de masa corporal, que el colaborador tenga que calcularlos manualmente para dificultar la introducción de datos y favorecer errores. Pon nombres de escalas que no existen, por ejemplo usando el apellido combinado de los abuelos de tu mejor amigo (score de Alcalá-Minagorre), sin dar ninguna explicación. Cuanto más difícil y tediosa sea la entrada de datos, más colaboradores tirarán la toalla.
Evita tener en el equipo un metodólogo o estadístico que supervise el diseño y el análisis de los resultados del estudio. Es mucho mejor un catedrático de filosofía medieval o cualquier disciplina de letras que haga las funciones de supervisor.
Evita colaboradores de otras especialidades o disciplinas que aporten diferentes puntos de vista, podrían enriquecer demasiado el estudio que intentamos hundir.
Pon reglas de autoría imposibles: 500 pacientes 1 autor, 1200 dos autores. Luego no las sigas, para hundir futuros estudios en los que no encontrarás colaboradores.
Demora todo lo posible el envío del protocolo al comité ético central y a los comités éticos de los centros colaboradores. Pon errores en el protocolo ya aprobado que sean tan obvios que sea rechazado por los comités de los colaboradores. Los comités éticos siempre son una ayuda para enlentecer o incluso parar un estudio colaborativo.
Una vez empezado el estudio evita comunicarte con tus colaboradores, es mejor que crean que el estudio está muerto, e incluso lo olviden.
No incluyas jamás a un paciente en el equipo que diseña y coordina el estudio, podría poner al paciente en el centro del esfuerzo investigador haciendo el estudio más atractivo para colaboradores y revistas científicas.
¡Te deseo mucha suerte en tu afán autodestructivo y en contra de la ciencia!
Este post está basado en una charla que di este año en Newcastle, Reino Unido, invitado por mi amigo Sanjay Pandanaboyana, aunque el objetivo era ligeramente distinto.
¿Te has apuntado ya al curso de pancreatología de Harvard Medical School? Sigue estas intrucciones para hacerlo:
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No he usado programas de inteligencia artificial generativa para escribir este blog.