Lies, deceit and the work of magazines

Abstract

En el 2011 un profesor del departamento de Ginecología y Obstetricia de la Universidad de Melbourne (Australia) se encontró con una nota de remoción de un artículo científico. Este tipo de noticias siempre llaman la atención de los investigadores y se puso a leer. La notificación aclaraba que los datos presentados en el artículo retirado eran idénticos a los presentados en otra publicación previa, pero de España. La diferencia radicaba en que el artículo original estudiaba pólipos y el artículo retirado, miomas.

Mismos datos, patologías diferentes. La decisión de los editores de la revista fue la correcta, ya que, aunque nada es imposible, es poco probable que ese grado de similitud fuera fruto del azar. Solo para ponerlos en contexto, la probabilidad de que dos oraciones de veinte palabras sean escritas de manera idéntica en dos revistas diferentes (por autores diferentes) está en el rango de 1 x 10^-80. En el reino de las estadísticas, es equivalente a “casi imposible”. Si a esto agregamos datos numéricos, se pueden imaginar que el número de 0 será mucho mayor y la posibilidad mucho más baja.

El profesor, quien era en ese momento editor de una prestigiosa revista de la especialidad, se tomó la tarea de ser más precavido con los manuscritos recibidos. Poco después recibió un manuscrito con datos, a su parecer, manipulados y lo rechazó, solo para descubrir que el mismo artículo, con los datos maquillados, había sido publicado en otra revista un año después.

¿A qué nos lleva todo esto? A recordar que los artículos que leemos pasaron por las manos de muchas personas, que no dejan de ser humanos. Si de un extremo tenemos a alguien con deseos de mentir, hay posibilidades de que las mismas pasen desapercibidas hasta que salgan impresas en el papel y aun así puede pasar mucho tiempo hasta que alguien descubra el engaño.

¿Cómo podemos evitarlo? Primero, del lado del investigador. Recordar por qué se investiga y que las mentiras pueden tener consecuencias en las vidas de muchas pacientes. Si a pesar de esto, su prestigio, posición académica o el dinero son más importantes, entonces está en la profesión equivocada. Que su conciencia sea su jurado y verdugo.

Del lado de los receptores, la detección dependerá de factores como el nivel del plagio (mientras más extenso, más probable); la experiencia del revisor y, de ser posible, el uso de herramientas de inteligencia artificial. Aun cuando se les tiende a estigmatizar, pueden ser muy útiles en este proceso. Con su capacidad de revisar en segundos millones de páginas de datos, artículos publicados y sitios de internet, la posibilidad de mentir y escapar con éxito se reduce.

Actualmente se estima que del 60 al 90% de los plagios serán detectados antes de la publicación.

Casi 100, pero no es una victoria absoluta. Solo nos queda desde esta plataforma abogar a su lado científico, apoyar a la ética en la investigación y recordarles las consecuencias del fraude. Después de todo, las mentiras del día de hoy pueden ser las normas de mañana.

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Abstract

In 2011 a professor from the Department of Gynecology and Obstetrics at the University of Melbourne (Australia) came across a removal notice from a scientific article. This kind of news always catches the attention of researchers and he started reading. The notice clarified that the data presented in the withdrawn article were identical to those presented in a previous publication, but from Spain. The difference was that the original article studied polyps and the retracted article, myomas.

Same data, different pathologies. The decision of the journal editors was the right one, since, although nothing is impossible, it is unlikely that this degree of similarity was the result of chance. Just to put them in context, the probability of two twenty-word sentences being written identically in two different journals (by different authors) is in the range of 1 x 10-80. In the realm of statistics, this is equivalent to "almost impossible". If we add numerical data to this, you can imagine that the number of 0's will be much higher and the chance much lower.

The professor, who was at that time editor of a prestigious journal in the field, took it upon himself to be more cautious with the manuscripts received. Shortly thereafter, he received a manuscript with, in his opinion, manipulated data and rejected it, only to discover that the same article, with the data made up, had been published in another journal a year later.

What does all this lead us to? To remember that the articles we read have passed through the hands of many people, who are still human. If on one end we have someone with a desire to lie, there is a chance that the lies will go unnoticed until they are printed on paper and even then it may be a long time before someone discovers the deception.

How can we avoid this? First, on the investigator's side. Remember why you are investigating and that lies can have consequences in the lives of many patients. If, despite this, your prestige, academic position or money are more important, then you are in the wrong profession. Let your conscience be your jury and executioner.

On the receiving end, detection will depend on factors such as the level of plagiarism (the more extensive, the more likely); the experience of the reviewer and, if possible, the use of artificial intelligence tools. Although they tend to be stigmatized, they can be very useful in this process. With their ability to review millions of pages of data, published articles and websites in seconds, the possibility of lying and successfully escaping is reduced.
It is currently estimated that 60 to 90% of plagiarism will be detected before publication.

Almost 100, but it is not an absolute victory. It only remains for us from this platform to advocate their scientific side, support ethics in research and remind them of the consequences of fraud. After all, today's lies may be tomorrow's rules.