{"id":862,"date":"2016-12-06T17:23:52","date_gmt":"2016-12-06T17:23:52","guid":{"rendered":"http:\/\/eurekainfomed.it\/en\/?p=862"},"modified":"2017-03-09T15:49:40","modified_gmt":"2017-03-09T15:49:40","slug":"data-sharing-cosa-cambia-per-review-e-metanalisi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/data-sharing-cosa-cambia-per-review-e-metanalisi\/","title":{"rendered":"Data sharing: cosa cambia per review sistematiche e metanalisi?"},"content":{"rendered":"

Negli ultimi anni il concetto del data sharing<\/em> si \u00e8 diffuso enormemente nel mondo scientifico come mezzo per aumentare l\u2019affidabilit\u00e0 dei risultati degli studi clinici e per rafforzare la medicina evidence-based<\/em>. A questo scopo l\u2019International Committee of Medical Journal Editors <\/em><\/a>(ICMJE) ha recentemente proposto di rendere condivisibili i dati di tutti gli studi pubblicati nelle riviste che aderiscono al gruppo.<\/p>\n

Il nuovo paradigma della condivisione dei dati ha un impatto diretto non solo sulla ricerca clinica, ma anche nella pianificazione, disegno e pubblicazione delle revisioni sistematiche e meta-analisi.<\/p>\n

Vantaggi per la evidence-based synthesis<\/em><\/strong><\/h4>\n

Il data sharing<\/em> risponde alla problematica della non pubblicazione o del reporting<\/em> parziale dei dati degli studi clinici, un fenomeno a oggi stimato tra un terzo e la met\u00e0 dei dati totali generati.<\/p>\n

Grazie alla condivisione, i ricercatori che si occupano di evidence-based synthesis<\/em> potranno ora accedere direttamente ai dati delle sperimentazioni, facilitando il processo di ricerca e permettendo un\u2019analisi pi\u00f9 completa dei risultati, che pu\u00f2 focalizzarsi sugli effetti eterogenei del trattamento o su specifici sottogruppi di popolazioni.<\/p>\n

Sfide e problematiche<\/strong><\/h4>\n

Le piattaforme di data sharing<\/em> \u00a0si sommano a un numero gi\u00e0 consistente di database disponibili, all’interno dei quali i ricercatori devono selezionare le ricerche rilevanti.<\/p>\n

L\u2019aumentata complessit\u00e0 potrebbe richiedere l\u2019intervento di esperti informatici, che aiutino i ricercatori a districarsi nella moltitudine di risorse disponibili. Inoltre, la disponibilit\u00e0 di fonti multiple impone la necessit\u00e0 di cross-check<\/em>, per evitare duplicazioni erronee o reporting<\/em> di dati discordanti.<\/p>\n

Da notare inoltre che il data sharing<\/em> cos\u00ec come proposto oggi potrebbe essere limitato ai dati pubblicati negli articoli \u2013 escludendo quindi endpoint \u00a0<\/em>e sottogruppi di popolazioni non menzionati nelle pubblicazioni \u2013 e solo per le riviste che fanno parte dell\u2019ICMJE. Per tutti gli altri dati, i ricercatori dovrebbero fare ancora affidamento su iniziative autonome di data sharing<\/em> e sui database di registrazione dei clinical trial<\/em>.<\/p>\n

Data sharing anche per le revisioni sistematiche?<\/strong><\/h4>\n

Dal 2012 \u00e8 stato proposto di estendere il concetto di condivisione dei dati anche al mondo della evidence-based synthesis<\/em>, al fine di evitare duplicazioni, assicurare la trasparenza e minimizzare le fonti di bias.<\/p>\n

Ogni revisione sistematica o metanalisi dovrebbe dunque essere accompagnata non solo dai link degli articoli fonte, ma da tutti i dati analizzati. L\u2019idea \u00e8 quella di creare librerie di informazioni che contengono gli articoli aggregati per le analisi, i risultati, i summary<\/em> dei dati e i database dei trial<\/em> clinici, facilitando enormemente la diffusione dei dati.<\/p>\n

Prospettive future<\/u><\/strong><\/h4>\n

Nonostante il notevole sforzo che queste attivit\u00e0 implicano in termini di risorse e di tempo, l\u2019intera comunit\u00e0 della ricerca biomedica \u2013 dalla ricerca di base, alla clinica, all\u2019evidence-based synthesis<\/em> \u2013 \u00e8 destinata a trarre un vantaggio dalla condivisione dei dati.<\/p>\n

Il data sharing<\/em> non serve solo a evitare la duplicazione dei dati, ma massimizza il valore dei dati raccolti, incoraggiando analisi e interpretazioni multiple, e contribuendo all’identificazione e al rifiuto dei risultati sbagliati.<\/p>\n

Fonte:<\/p>\n

Ross JS. Clinical research data sharing: what an open science world means for researchers involved in evidence synthesis. Syst Rev. 2016 Sep 20;5(1):159. doi: 10.1186\/s13643-016-0334-1.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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