IntroductionThe d'articles dans scien & shy; revues scienti- et participation à des conférences par des chercheurs publiés sont considérés comme caractéristiques du professionnel compétent. En effet, l'ignorance des conseils glanés à partir de ces publications ou des exhortations verbales de leurs auteurs peut être un motif d'enquête compétence professionnelle. Interroger la valeur de ces sources d'apprentissage semble être contre-intuitif. Cependant, comme cet article va décrire il y a des raisons justifiées pour ce faire
PUBLICATIONS & ldquo; RÉCENTS. Les statistiques peuvent prouver presque tout, & rdquo; a un titre dans le National Post Ces publications suggèrent qu'il existe une essence de fiabilité entourant la quasi-totalité des résultats scientifiques. Il serait utile de savoir si une telle révélation dramatique a un soutien supplémentaire PERTINENT PUBLICATIONSIn Novembre 2010, le Atlantic l'article soutient ces affirmations en résumant deux importants les documents publiés par le Dr Ioannidis. Le premier est apparu dans PLoS Medicine en 20054. Dans ce qu'il a utilisé le raisonnement mathématique pour prédire correctement que 80% des études non randomisées (le plus commun), 25% des petites et ndash randomisées, moyenne des essais de taille, et 10% des grands essais randomisés serait ont leurs résultats de façon convaincante réfutée par la suite études3 le deuxième document est également apparu en 2005 dans le Journal of Medical Association.5 américaine Cette fois Ioannidis concentré sur 49 des conclusions les plus importantes qui ont eu lieu dans la médecine au cours des 13 dernières années, tel que déterminé par deux facteurs. Un, les articles pertinents ont été publiés dans les revues les plus souvent cités par la communauté de recherche et deux, les 49 communications étaient eux-mêmes les articles les plus cités dans ces revues. Les sujets traités dans les documents inclus; l'utilisation généralisée de la HRT pendant la ménopause, de la vitamine E pour réduire les maladies cardiaques, les stents coronaires pour réduire le risque de crises cardiaques et des doses quotidiennes d'aspirine pour réduire le risque de maladie cardiaque et d'AVC. Quarante-cinq (45) des 49 articles fournis méthodes pour vérifier l'efficacité de leurs revendications respectives. Lorsque 34 ces revendications ont été retestés, 14 ou 41% d'entre eux ont été présentés de façon assez convaincante à tort ou grossièrement exaggerated.5 Si entre un tiers et la moitié des plus prestigieux, la recherche médicale hautement acceptée est digne de confiance, il est raisonnable de douter de la fiabilité des résultats dans les documents qui sont rarement cités ou apparaissent dans des publications mineures. la pertinence de ce à la dentisterie est rendue possible en se référant à l'article récent de Faggion.2 dans ce qu'il reconnaît Journal Citation Reports (JCR). Ce sont systématiques, l'objectif, des moyens quantifiables d'évaluer l'influence de la recherche et de l'impact des revues scientifiques. Les revues médicales les plus haut placés avec leurs facteurs d'impact (IF) sont; New England Journal of Medicine & ndash; SI = 47, Lancet & ndash; IF = 30,7 et Journal de l'American Medical Association & ndash; SI = 28,8. Ioannidis sélectionné ses 49 documents parmi ces trois premières revues et d'autres qui ont eu un impact Facteurs supérieur à sept selon le JCR. Comme l'a noté Faggion2 les revues dentaires les plus haut placés sont; Journal of Clinical Periodontology & ndash; IF = 3,5, Journal of Dental Research & ndash; IF = 3.4 et Oral Oncology & ndash; IF = 3.1. En aparté, le Journal de l'Association dentaire canadienne Les impacts de la recherche et les influences de les trois revues médicales les plus prestigieuses sont environ 10 fois supérieures à celles des trois publications dentaires les plus fréquemment citées. Depuis Ioannidis a montré que 30-50% de la recherche médicale très respecté est défectueux, il est une hypothèse sûre qu'au moins 50% des résultats de recherche dentaires sont très discutable. En fait, la situation est probablement bien pire. Comme indiqué précédemment, Ioannidis, soutenu par une large bande de la communauté médicale, estime que jusqu'à 90% de l'information professionnelle publiée que les médecins comptent sur est erronée. (3) Il est très probable qu'au moins un semblable, sinon plus, le niveau de défaut applique aux résultats de la recherche que l'utilisation de dentiste pour guider leurs pratiques. RESULTSFaggion statistiquement significative suggère que, malgré la fraude de processus d'examen par les pairs et inconduite sont des réalités malheureuses de research.2 médicale Il serait na & iuml; ve de croire que la recherche dentaire est à l'abri des abus similaires. Bien que la fraude et l'inconduite va produire de faux résultats, il y a d'autres aspects moins malveillants de la méthodologie de recherche qui sont considérées comme responsables des résultats inexacts et indignes de confiance Simmons et al1 et Ioannidis4 discuter du terme ldquo;. Statistiquement significative & rdquo; et sa pertinence pour les résultats incorrects. Pour comprendre pourquoi, une brève compréhension est nécessaire de l'hypothèse nulle, les valeurs p, les faux positifs et les biais de publication. L'hypothèse nulle est la proposition qui implique aucun effet ou pas de relation entre les phénomènes ou les données à l'étude. Elle est généralement exprimée comme un négatif. Un exemple serait, & ldquo; Hyperactivité est sans rapport avec la consommation de sucre et rdquo. Si à l'aide des statistiques de l'hypothèse est testé et probablement faux, alors l'hypothèse nulle serait rejetée ou annulée avec le résultat qu'il pourrait y avoir un lien entre l'hyperactivité et l'apport en sucre. Il est la signification statistique du test qui est utilisé soit pour rejeter l'hypothèse nulle ou ne parviennent pas à le rejeter. Par conséquent, une hypothèse nulle est une construction statistique qui ne peut jamais être prouvée car en réalité il pourrait y avoir ou ne pas avoir un lien entre l'hyperactivité et l'ingestion de sucre P-valeurs et Sig statistique et timide;. Nificance. Les valeurs P sont des termes statistiques qui se réfèrent à la probabilité qu'un résultat de test pourrait être due à des variations aléatoires normales, dans d'autres chances mots-. Une valeur p de 0 (le plus faible possible) signifie qu'il y a une possibilité de 0% que les résultats des tests sont dus au hasard et que les résultats sont significatifs. Une valeur p de l'un (le plus haut possible) signifie que les résultats d'essai sont 100% compatibles avec celles qui sont dues à des variations aléatoires, et que les résultats ne sont pas significatifs. Par convention, une valeur de 0,05 est généralement choisie comme la p-valeur critique ou le niveau significatif à laquelle il est possible de rejeter l'hypothèse nulle. En effet, 0,05 se traduit par une probabilité de 95% que les résultats ne sont pas dus au hasard et seulement une probabilité de 5% qu'ils sont dus au hasard. Lorsque l'hypothèse nulle est rejetée le résultat est considéré comme statistiquement significatif ce qui implique que le résultat est probablement vrai. D'autres valeurs p peuvent être utilisées. Cependant, il est important de comprendre que plus la valeur de p plus grande est la probabilité que ces résultats sont dus au hasard. Par exemple, une valeur de p de 0,1 indique une probabilité de 90% que les résultats sont vraies et une probabilité de 10% qu'elles sont fausses, alors qu'une valeur p de 0,01 indique qu'il existe une probabilité de 99% que les résultats sont corrects et seulement 1% de chance qu'ils ont tort. les faux positifs sont Publication Bias POURQUOI DES RÉSULTATS POSITIFS FAUX SONT DANGEROUSA plus exemple extrême mettra l'accent sur l'ampleur du problème. Supposons qu'une équipe est chargée d'enquêter sur la capacité de 100 collutoires pour contrôler ou prévenir la gingivite sans savoir que tous d'entre eux sont cliniquement inefficaces. Il est très probable que les tests d'un sur 20 vont produire une valeur p de 0,05 ou moins par hasard. Cela signifie que cinq essais (100/20) auront & ldquo; statistiquement significative & rdquo; les résultats suggérant qu'ils sont efficaces. Ceci est un taux de faux positifs de 5%. Même si tous les bains de bouche sont inutiles aux fins d'être testé, les chercheurs hypothétiques ignorera les 95 tests négatifs et se concentrent sur les cinq ayant des résultats positifs publiés en raison de leur prise de conscience que les rédacteurs de revues favorisent massivement des résultats positifs (quoique fausse). À son tour, les cinq produits avec le & ldquo; statistiquement significatives & rdquo; les résultats recevront avenants commerciaux accompagnés de promotions coûteuses à la profession et du public Ce scénario exagéré montre comment il est possible pour tout à fait faux, mais & ldquo;. statistiquement significative & rdquo; les résultats d'entrer dans la littérature avec un niveau de crédibilité qui est extrêmement difficile à discréditer ou dispute.1 Begg est d'accord avec les autres que le soutien, la publication et l'acceptation de faux positifs est & ldquo; profondément ancrées dans la pratique et rdquo de recherche en cours; avec un potentiel pour produire l'ampleur des mauvais résultats identifiés par Ioannidis.4-7 La réalité de cette compréhension est révélée par l'appréciation que, parmi les résultats de recherche les plus cités dans les revues les plus prestigieuses étudiés par Ioannidis, 32% avec & ldquo; significative & rdquo; les résultats se sont avérés avoir des résultats incorrects ou exagérées, et qu'un incroyable 74% de ceux qui utilisent les valeurs p conventionnellement admises de 0,05 ont été prouvé par la suite de se tromper, même si leurs résultats ont été acceptés comme & ldquo;. statistiquement significative & rdquo; 5 Considérant que la plupart de ces études ont été randomisées contrôlées-le & ldquo; étalon or & rdquo; pour étayée sur des données probantes il y a une possibilité distincte que l'analyse critique des résultats des recherches dentaires statistiquement significatives révélerait un modèle similaire d'erreurs. Un certain laxisme en ce qui concerne la publication des résultats faussement positifs semble être une raison essentielle pourquoi les résultats de recherche sont imparfaites. Tenter de comprendre pourquoi cela a eu lieu a été une préoccupation majeure du travail accompli par Simmons, Ioannidis et Faggion.1-5 POURQUOI LA RECHERCHE EST FLAWEDIn leur papier Simmons et al identifier la présence de & ldquo; degrés de liberté & rdquo chercheur ; comme une raison majeure pour laquelle la recherche est flawed.1 Ce concept est centré sur deux aspects d'un enquêteur & rsquo; s le comportement. La première a trait à la collecte et observations données. Par exemple, les chercheurs décident rarement à l'avance laquelle des données spécifiques à collecter ou de rejeter, qui observations à inclure ou à exclure et qui confondant les variables à contrôler ou à ignorer. Deuxièmement, face à avoir à prendre des décisions spécifiques sur ces questions au cours d'une étude, les chercheurs ont un désir intrinsèque d'établir un result.1 statistiquement significatif Ainsi, lorsqu'ils sont confrontés à des décisions d'analyse concernant les données, les observations et les variables chercheurs seront, avec convaincante auto-justification, choisir ceux qui va créer des résultats ayant une signification statistique de p & lt; 0,05. Cette manipulation de la preuve et son interprétation est pas motivée par la malveillance, mais par une conviction innée que toutes les décisions produisent les résultats les plus favorables (publiables) sont tout à fait approprié. Ainsi, alors que certaines des décisions que les chercheurs font peut-être innocent et tout à fait raisonnable pour eux, le & ldquo; degrés de liberté & rdquo; qu'ils sont autorisés leur permet d'extraire et ldquo; statistiquement significative & rdquo; les résultats de presque toute épreuve. En effet, Simmons a pu montrer que les manipulations relativement mineures pourraient produire des faux positifs à la p & lt; 0,05 niveaux- 60% du temps et à la p & lt; 0,01 niveaux & mdash; 21% de la temps.1 Le & ldquo; degrés de liberté & rdquo; sont similaires à la présence de & ldquo; biais & rdquo; dans la recherche comme l'a noté Ioannidis en 2005. Selon Ioannidis & ldquo; biais & rdquo; est la manipulation sélective et la distorsion d'une étude & rsquo; la conception, les données, l'analyse et la présentation de pour produire des résultats qui correspondent à ce que les chercheurs devraient ou espéraient trouver et ce que les éditeurs publient. En conséquence, alors que les résultats pourraient être attrayants parce qu'ils semblent soutenir une hypothèse préférée, ils ne sont pas nécessairement true.4 Les chances que les résultats sont de véritables diminue à mesure que le niveau de & ldquo; biais & rdquo; increases.4 Par conséquent, il semble que le & ldquo; degrés de liberté & rdquo; et & ldquo; biais & rdquo; que les chercheurs bénéficient dans la conception de leurs études et dans l'interprétation de leurs résultats sont des facteurs importants dans la production de la recherche viciée En dehors de & ldquo;. biais & rdquo; Ioannidis a identifié six autres facteurs qui augmentent la probabilité d'un résultat de recherche étant faux. Taille de l'échantillon. Plus la taille de l'échantillon, moins il est probable que les résultats de recherche sont vraies. Une petite taille peut ne pas détecter des différences importantes entre les membres de l'échantillon résultant de fausses conclusions. Ioannidis a noté que les résultats de recherche sont plus probablement vrai dans les domaines scientifiques qui entreprennent de grandes études (plusieurs milliers de sujets) par rapport à celles impliquant 100 ou moins dans l'échantillon size.4 Il est recommandé qu'un statisticien compétent soit consulté au sujet de la taille de l'échantillon pertinent le type d'étude design.10 Malheureusement, la taille de l'échantillon est souvent dicté par les ressources et le temps disponible pour faire l'étude, l'inconvénient à réunir un grand échantillon, les expériences des chercheurs et le nombre d'échantillons utilisés dans des études antérieures similaires .10 Il est admis que le défaut de faire un calcul correct de la taille de l'échantillon sera nuire à la valeur de l'study.4,10 en dehors des grandes études épidémiologiques impliquant & mdash; par exemple & mdash; l'incidence des caries dans des populations spécifiques, il est peu probable qu'une quantité importante de recherche dentaire a la taille des échantillons qui sont dans les milliers. Taille de l'effet. Ceci est une mesure de l'ampleur du résultat. Par exemple, des études portant sur un composé qui réduit la carie de 60-80% sont plus susceptibles d'être vrai que ceux impliquant seulement une baisse de 5-10%. Selon Ioannidis tout domaine scientifique (y compris la recherche dentaire) qui produit de petites tailles d'effet sont, & ldquo; en proie à des revendications de faux positifs presque omniprésents et rdquo;. 4 Études antérieures. Bien conçu des essais contrôlés randomisés (ECR) et les méta-analyses produisent généralement des résultats plus précis que d'une seule étude ou simple qui tente de contester une hypothesis.4 null Bien que cela puisse être vrai, ECR et méta-analyse ne sont pas sans leurs défauts . Par exemple, une méta-analyse en utilisant les données combinées à partir d'un certain nombre d'études est seulement aussi bon que chacune des études fournissant l'information mise en commun et est soumis aux mêmes degrés de liberté et de partialité, comme décrit ci-dessus.11 Bien que considéré comme le & ldquo; Standard & rdquo or; ECR sont faillibles. ECR impliquant des milliers d'échantillons /sujets sont complexes, coûteux et fastidieux. Le grand nombre de ces mégaprocès ne les isolent pas des mêmes émotions humaines qui régissent l'analyse des données, des observations et des variables, et le calcul statistique subséquente associée à plus simples enquêtes moins complexes. Il y a des débats en cours quant aux mérites des ECR sur studies.12,13 observationnelle Par conséquent, il pourrait être judicieux de considérer ECR comme le dernier mot dans la conception des essais cliniques. La flexibilité dans la conception. La plus grande flexibilité dans la conception, la définition, des résultats acceptables et des méthodes d'analyse d'une étude moins probable sont les résultats pour être vrai. 4 normes communes Avoir applicables aux études serait bénéfique comme le ferait des résultats sans équivoque. Par exemple, si le résultat dans une étude est mort, les résultats sont susceptibles d'être plus précis que ceux qui impliquent des échelles de perception de la douleur après la chirurgie. Finances et Préjugés. Plus les intérêts financiers ou des conflits d'intérêt associés à l'enquête, le plus il est probable que les résultats seront false.4 Il est raisonnable de supposer que si les avantages financiers sont tirées de ce fait, les degrés de liberté d'enquêteur sont capables de la manipulation nécessaire pour produire un résultat favorable. Ioannidis note que si un animal croire ou hypothèse d'un chercheur est converti en une étude simplement pour satisfaire un critère d'ancienneté, les biais d'auto-intérêts inévitables seront presque certainement produire un faux conflits d'intérêts de result.4 survenir lorsque, par l'intermédiaire de l'examen par les pairs processus, une étude est écrasée en faveur de celui qui est conforme aux croyances des examinateurs, même si cette croyance est fondée sur la recherche défectueuse. Une telle action perpétue l'acceptation de faux résultats.4 La popularité du sujet. Ioan & timide, NIDIS a montré que si la même question est poursuivi par un certain nombre d'équipes de recherche, la validité des résultats diminue à mesure que le nombre d'enquêtes increases.4 La raison probable est que depuis le prestige sera attaché à la première équipe pour produire un & ldquo; positifs & rdquo; résultat, les compromis et les préjugés seront employés pour accélérer un favorable quoique probablement faux résultat. Alors que la mesure dans laquelle ces facteurs opèrent en dentisterie est inconnue, leur existence même est suffisant pour remettre en question la validité de la plupart, si la raison pas tous, la recherche dentaire. On peut supposer que ce fut cette préoccupation qui a causé Faggion pour mener son étude2 Comment les imperfections dans la méthodologie de la recherche pourraient appliquer à la dentisterie est illustrée par ce qui suit. Dans l'édition Janvier 2012 du < em> Journal de l'Association dentaire canadienne L'examen systématique était une méta- analyse de 12 essais cliniques randomisés menés précédemment. Bien que le total combiné des participants au cours des 12 essais a été 1083, les essais individuels ont des tailles d'échantillons allant de 24 à 218 et aucun des essais offerts comment la taille des échantillons ont été calculés. Cinq des essais avaient un risque élevé de biais avec le reste ayant un risque peu clair. Bien que la soie dentaire semble avoir un effet statistiquement significatif sur la réduction de la gingivite, la taille de l'effet était de 8% reduction.15 La taille des échantillons, la présence de biais et la petite taille de l'effet suggèrent que les résultats dans chacune des 12 essais sont probablement faux. Exécution d'une analyse sur les résultats mis en commun ne sera pas modifié pour les défauts dans les essais originaux. Ainsi, les résultats de l'examen systémique sont plus que probablement faux. En effet, les auteurs de l'examen doivent être applaudis pour reconnaître que le & ldquo; Les essais étaient de mauvaise qualité et les conclusions doivent être considérées comme fiables rdquo &;. 15 Fait intéressant, en 2008, Berchier et ses collègues ont publié une méta-analyse de 11 études sur l'efficacité de flossing.16 dentaire Ils ont conclu que la soie dentaire n'a eu aucun effet sur la réduction de la gingivite. Cela semble soutenir la demande par Ioannidis que les failles dans la méthodologie de recherche sont les raisons pour lesquelles les enquêteurs apparemment bien intentionnés qui étudient le même sujet arrivent souvent à radicalement différent results.4,5 Peut-être la brièveté de l'article dans l'édition de Janvier du Journal de l'ADC empêché l'inclusion de l'étude par Berchier. Néanmoins, l'omission perpétue le reste sans fondement croient que la soie dentaire est efficace et démontre le rôle que les publications ont dans la diffusion (sans doute involontairement) affirme que, selon toute vraisemblance, sont fausses. Le ci-dessus soutient l'opinion que la recherche dentaire est soumis aux mêmes défauts dans la conception et l'interprétation que Simmons et Ioannidis ont identifié pour studies.1,4,5 médicale par conséquent, il semble y avoir une justification pour ce qui suggère que les dentistes devraient être très méfiant de tous les résultats de la recherche. En aparté, la soie dentaire a été introduit en 1819,15 Le fait que, après 193 ans, son efficacité reste non résolue est une réflexion sans intérêt sur l'état de la recherche dentaire. Amélioration des méthodes SITUATION d'accroître la probabilité que les résultats de la recherche sont vraies ont été fournis par Faggion, Simmons et Ioannidis.1-4 les suggestions se concentrent sur l'amélioration de la capacité des études à répliquer. L'idée derrière ce concept est, si les enquêteurs ultérieurs en utilisant exactement la même méthode que les chercheurs originaux arrivent aux mêmes résultats, il y a une probabilité accrue que les résultats sont vrais. Faggion se réfère à la méthodologie d'une enquête comme & ldquo; données brutes & rdquo;. 2 Les données brutes exigeraient chercheurs à; identifier comment et pourquoi la collecte des données sera terminée avant que la collecte de données commence, la liste de toutes les variables qui influent sur l'étude, signaler toutes les manipulations expérimentales, même ceux qui n'a pas réussi à produire le résultat désiré et inclure les résultats statistiques des observations qui ont été ultérieurement eliminated.1,2 4 on croit que ces exigences diminueraient la manipulation sélective de la recherche afin d'arriver à un résultat préconçue ou favorable. Les pairs examinateurs pourraient aider dans cette tâche en veillant à ce que ces exigences sont incluses dans le cadre du protocole de recherche dans la manuscript.1,2 finale Le concept fondamental derrière les exigences est de réduire enquêteur degrés induits de la liberté ou de partialité. Si ces exigences avaient été en place avant la méta-analyse a été réalisée sur la soie dentaire, la quantité de biais dans les 12 ECR aurait été réduit de plus en plus la probabilité que les résultats de l'analyse étaient correctes. Aucun des 64 revues dentaires examinés par Faggion nécessaires à la publication des données brutes avec le submission.2 manuscrit Cependant, pour être juste, parmi les 10 revues médicales classées en tête que trois suggèrent que les données brutes devraient être publié2 Jusqu'à publications exigent l'inclusion de la données brutes cette omission est une raison suffisante pour remettre en question même les plus prestigieux de la recherche. CONCLUSIONThere semblent être des justifications suffisantes pour mettre en doute ou, au moins, remettre en question la véracité de la plupart des résultats de la recherche médicale. Il est très probable que la recherche dentaire est en proie par les mêmes défauts qui infectent les enquêtes médicales. En conséquence, il serait important de jeter un regard critique sur toutes les études dentaires, en particulier ceux qui font progresser ou soutenir les idées préconçues ou des préjugés de leurs auteurs, parce qu'ils sont plus que Dr de chances wrong.OH . Hardie a été intimement impliqué dans le développement des lignes directrices de 1996 sur la base de données probantes ORCDO. Santé bucco-dentaire se félicite de cet article original. REFERENCES 1. Simmons, JP et al. Faux-positif Psychologie: Flexibilité Undisclosed dans la collecte de données et d'analyse Permet Présenter Tout comme significatif. Psychological Science 2011; 22 (11):. 1359-1366 2. Faggion CM. Améliorer la transparence dans la recherche dentaire par Faire les données brutes disponibles. J Can Dent Assoc 2011; 77:. B122 3. Freedman DH. Mensonges, mensonges Damned, et la science médicale. L'Atlantique 2010; Nov:. 76-86 4. Ioannidis JPA. résultats de la recherche Pourquoi la plupart publiées sont fausses. 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le 21 Novembre 2011. Elle a fait référence à une nouvelle étude publiée dans Psychological sciences1 qui a démontré que par la manipulation de données, il est facile de publier des preuves statistiquement significatives pour soutenir toute hypothèse. En Octobre 2011, le Journal de l'Association dentaire canadienne
a publié un article qui contenait ce qui suit, & ldquo; Il serait donc logique de faire tous les efforts possibles pour réduire les risques de données fausses ou peu fiables en cours de publication dans le littérature scientifique & rdquo;. 2
a publié un rapport détaillé, & ldquo;. Les mensonges, les sacrés mensonges, et de la science médicale et rdquo; sur les travaux du Dr John Ioannidis, clinique et moléculaire Epidémiologiste, École de Medicine.3 Tufts University En clair l'article explique pourquoi le Dr Ioannidis & mdash; avec une excellente réputation dans la communauté médicale, est venu à la conclusion que 90% des l'information médicale publiée que les médecins comptent sur est faux, et que les conseils donnés à nous par des experts sur la santé, la nutrition et les médicaments sont trompeuses, fausses ou souvent dans l'erreur.
a un facteur d'impact de 0,95 contrairement au Journal de l'Association médicale canadienne avec un facteur d'impact de 7,2.
le rejet incorrect de l'hypothèse nulle. Si l'essai d'un traitement connu pour être cliniquement inefficaces détermine que l'utilisation d'une valeur p de 0,05 la thérapie est probablement efficace, l'hypothèse nulle et ldquo; qu'il est cliniquement inefficaces & rdquo; seront rejetées avec la création d'un faux positif. En conséquence de faux positifs, le traitement sera acceptée car il a été démontré que la probabilité d'être utile de 95%. La présence généralisée de faux positifs est considéré comme parmi les erreurs les plus graves dans le domaine médical (dentaire) research.1,3,4
est la tendance connue à signaler la recherche avec statistiquement des résultats positifs significatifs (p-valeur & lt; 0,05) plus fréquemment (jusqu'à dix fois) que les résultats qui sont négatifs (ie soutiennent l'hypothèse nulle) ou sont inconclusive.6 Depuis faveurs pratiques de recherche en cours à l'aide de la signification statistique à & ldquo; prouvent & rdquo; théories et parce que le biais de publication existe, Berlin et d'autres croient que, pour produire des résultats positifs, il est une manipulation généralisée des données menant à une prépondérance de résultats faussement positifs dans le
literature.7-9
il y a un bref article intitulé, & ldquo; Avantages de Flossing pour réduire la gingivite & rdquo;. 14 Il se réfère à une récente revue systématique Cochrane des essais contrôlés randomisés pour suggérer que, & ldquo; Flossing reste un complément efficace pour toothbrushing & rdquo; parce que, selon l'étude, & ldquo; les gens qui brosse et la soie ont régulièrement moins de saignements des gencives par rapport à toothbrushing seul & rdquo;.? 15 Est-ce que la nature de l'examen justifient ces conclusions
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