INTRODUCTIONThe leitura de artigos em scien & shy; revistas cientí- e palestras que frequentam por pesquisadores publicados são consideradas marcas do profissional experiente. Na verdade, a ignorância dos conselhos adquirida a partir de tais publicações ou das exortações verbais de seus autores pode ser motivo para investigar competência profissional. Questionando o valor destas fontes de aprendizado parece ser contra-intuitivo. No entanto, como este artigo irá descrever existem motivos justificados para o fazer
PUBLICAÇÕES RECENTES & ldquo;. As estatísticas podem provar quase tudo, & rdquo; foi uma manchete no National Post Estas publicações estão sugerindo que há uma essência da falta de confiabilidade em torno praticamente todas as descobertas científicas. Seria útil saber se uma revelação tão dramática tem suporte adicional PERTINENTES PUBLICATIONSIn Novembro de 2010, o Atlantic o artigo apoia estas afirmações resumindo dois significativa artigos publicados por Dr. Ioannidis. O primeiro apareceu em PLoS Medicine, em 2005.4 Nela, ele utilizou um raciocínio matemático para prever corretamente que 80% dos estudos não randomizados (o mais comum), 25% dos randomizados pequenos & ndash; meio de ensaios feitos sob medida, e 10% de grandes estudos randomizados faria ter os seus resultados de forma convincente refutada por mais tarde estudos.3 o segundo artigo também apareceu em 2005 no Journal of the American Medical Association.5 Desta vez Ioannidis concentrou-se em 49 das conclusões mais significativas que ocorreram na medicina durante os últimos 13 anos, conforme determinado por dois fatores. Um, os artigos pertinentes tinham sido publicados nas revistas mais citadas pela comunidade de pesquisa e dois, os 49 trabalhos próprios eram os artigos mais citados nessas revistas. Os assuntos abordados nos jornais incluído; a utilização generalizada de HRT durante a menopausa, a vitamina E para reduzir a doença cardíaca, stents para diminuir o risco de ataques cardíacos e doses diárias de aspirina para reduzir o risco de doença cardíaca e acidentes vasculares cerebrais. Quarenta e cinco (45) dos 49 artigos métodos para verificar a eficácia das respectivas alegações referidas. Quando 34 tais alegações foram novamente testados, 14 ou 41% deles foram mostram convincentemente que estar errado ou grosseiramente exaggerated.5 Se entre um terço e metade dos mais prestigiados pesquisa médica, altamente aceito não é confiável, é razoável questionar a confiabilidade dos resultados em artigos que são pouco citadas ou aparecem em publicações menores. a relevância deste à odontologia é possível graças referindo-se ao recente artigo de Faggion.2 Nela, ele reconhece Journal Citation Reports (JCR). Estes são sistemática, objectiva, meios quantificáveis de avaliar a influência de pesquisa e impacto dos periódicos científicos. O ranking mais alto revistas médicas com seus fatores de impacto (FI) são; New England Journal of Medicine & ndash; IF = 47, Lancet & ndash; IF = 30,7 e Journal of the American Medical Association & ndash; IF = 28,8. Ioannidis seleccionado seus 49 trabalhos, de entre estes três revistas de topo e outros que tiveram impacto Fatores superiores a sete de acordo com a JCR. Como observado por Faggion2 o ranking mais alto periódicos odontológicos são; Journal of Clinical Periodontology & ndash; IF = 3,5, Journal of Dental Research & ndash; IF = 3,4 e Oncologia Oral & ndash; IF = 3.1. Como um aparte, o Jornal da Os impactos de pesquisa e influências os três mais prestigiadas revistas médicas são aproximadamente 10 vezes maior do que os dos três publicações dentárias mais citadas. Desde Ioannidis mostrou que 30-50% da investigação médica altamente respeitado está com defeito, é uma suposição segura de que pelo menos 50% dos resultados da investigação dentais são altamente questionáveis. De facto, a situação é, provavelmente, muito pior. Como afirmado anteriormente, Ioannidis, apoiado por uma grande faixa da comunidade médica, acredita que tanto quanto 90% do profissional da informação publicada que os médicos confiar é falho. (3) É altamente provável que pelo menos um similar, se não maior, nível de falha aplica-se aos resultados da investigação que o uso dentista para orientar suas práticas. RESULTSFaggion estatisticamente significativa sugere que, apesar da fraude processo de revisão por pares e má conduta são realidades infelizes de Research.2 médica seria na & iuml; ve a acreditar que a pesquisa dental é imune a abusos semelhantes. Embora a fraude e má conduta vai produzir falsos resultados, há outros aspectos menos mal-intencionados da metodologia de pesquisa que se acredita ser responsável por resultados imprecisos e não confiáveis Simmons et al1 e Ioannidis4 discutir o termo ldquo;. Estatisticamente significativa & rdquo; e sua relevância para resultados incorretos. Para entender porque, uma breve compreensão é necessária da hipótese nula, p-valores, os falsos positivos e viés de publicação. A hipótese nula é a proposição de que não implica qualquer efeito ou nenhuma relação entre fenômenos ou dados que estão sendo investigadas. Ele é geralmente expressa como uma negativa. Um exemplo seria, & ldquo; Hiperatividade não está relacionado com a ingestão de açúcar & rdquo.; Se usando estatísticas a hipótese é testado e está a ser, provavelmente falsa, então a hipótese nula seria rejeitada ou anulada com o resultado de que poderia haver uma ligação entre a hiperatividade e ingestão de açúcar. É a significância estatística do teste que é usado para rejeitar a hipótese nula ou deixar de rejeitá-la. Assim, a hipótese nula é uma construção estatística que nunca pode ser comprovada uma vez que na realidade não pode ser ou pode não ser uma relação entre hiperatividade e ingestão de açúcar Os valores P e Estatística Sig & shy;. Significância. Os valores de p são termos estatísticos referentes à probabilidade de que um resultado de teste pode ser devido a variações aleatórias normais, em outras palavras: acaso. Um valor de p de 0 (o mais baixo possível) significa que existe a possibilidade de 0% de que os resultados de teste são devidas ao acaso e que os resultados são significativos. Um valor de p de um (a mais alta possível) significa que os resultados do teste são 100% consistente com as devidas a variações aleatórias e que os resultados não são significativos Por convenção um valor de 0,05 é geralmente escolhido como a p-valor crítico ou o nível significativo na qual é possível para rejeição da hipótese nula. Isso ocorre porque 0.05 traduz em uma probabilidade de 95% que os resultados não são devido ao acaso e apenas 5% de probabilidade de que eles são devido ao acaso. Quando a hipótese nula é rejeitada o resultado é dito ser estatisticamente significativa o que implica que o resultado é provavelmente verdade. Outros valores de p pode ser utilizada. No entanto, é importante perceber que, quanto maior o valor de p maior é a probabilidade de que os resultados são devidos ao acaso. Por exemplo, um valor de p de 0,1 indica uma probabilidade de 90% que os resultados são verdadeiros e uma probabilidade de 10% que são falsa, enquanto que um valor de p de 0,01 indica que existe uma probabilidade de 99% que os resultados estão correctos e apenas uma chance de 1% de que eles estão errados. os falsos positivos Quais são os rejeição incorreta da hipótese nula. Se o teste de um tratamento conhecido para ser clinicamente ineficaz determina que o uso de um valor de p de 0,05 a terapia é eficaz, provavelmente, a hipótese nula & ldquo; que é clinicamente ineficazes & rdquo; irá ser rejeitada com a criação de um falso positivo. Como consequência do falso positivo, a terapia será aceite, porque foi mostrado para ter uma probabilidade de 95% de ser útil. A presença generalizada de falsos positivos é considerado entre os erros mais graves no médico (dentista) research.1,3,4 viés de publicação Por resultados falso-positivos SÃO DANGEROUSA mais exemplo extremo vai enfatizar a magnitude do problema. Suponha que uma equipe está encarregada de investigar a capacidade de 100 bochechos para controlar ou prevenir a gengivite sem saber que todos eles são clinicamente ineficazes. É muito provável que um em cada 20 testes irá produzir um valor-p de 0,05 ou menor por puro acaso. Isto significa que cerca de cinco testes (100/20) terão & ldquo; estatisticamente significativa & rdquo; resultados sugerindo que eles são eficazes. Isto é uma taxa de falsos positivos de 5%. Mesmo que todos os anti-sépticos bucais são inúteis para os fins que está sendo testado, os investigadores hipotéticos irá ignorar os 95 testes negativos e se concentrar em ter os cinco resultados positivos publicados devido a sua consciência de que editores de revistas favorecem esmagadoramente resultados positivos (embora falsa). Por sua vez, os cinco produtos com a & ldquo; estatisticamente significativos & rdquo; resultados receberá endossos comerciais acompanhados de promoções caras para a profissão e público Este cenário exagerada mostra como é possível que inteiramente falso, mas & ldquo;. estatisticamente significativa & rdquo; achados para entrar na literatura com um nível de credibilidade que é extremamente difícil de desacreditar ou dispute.1 Begg concorda com outros que o apoio, publicação e aceitação de falsos positivos é & ldquo; profundamente enraizados na atual prática de pesquisa & rdquo; com um potencial de produzir a magnitude dos resultados errados como identificado por Ioannidis.4-7 A realidade desse entendimento é revelado por apreciar que, entre os resultados da investigação mais citados nas revistas mais prestigiadas investigados pela Ioannidis, 32% com & ldquo; significativo & rdquo; resultados foram encontrados para ter resultados incorretos ou exageradas, e que um incrível 74% daqueles que usam valores de p convencionalmente aceitos de 0,05 foram posteriormente provado ser errada embora seus resultados de teste foram aceitos como & ldquo;. estatisticamente significativa & rdquo; 5 Considerando-se que a maioria destes estudos foram randomizados-controlados do & ldquo; padrão & rdquo ouro; para fundamentada em evidências há uma possibilidade de que uma análise crítica dos resultados da investigação dental estatisticamente significativas iria revelar um padrão semelhante de erros. Um certo laxismo em relação à publicação de resultados falsos positivos parece ser uma razão fundamental por que os resultados da investigação são falhos. Na tentativa de entender por que isso ocorreu foi um dos principais focos do trabalho feito por Simmons, Ioannidis e Faggion.1-5 O porquê da pesquisa FLAWEDIn seu papel Simmons et al identificar a presença de & ldquo; graus pesquisador da liberdade & rdquo ; como uma das principais razões por que a pesquisa é flawed.1 Este conceito centra-se em dois aspectos de um investigador & rsquo; s comportamento. A primeira diz respeito à recolha e observações de dados. Por exemplo, os pesquisadores raramente decidir de antemão qual os dados específicos a recolher ou rejeitar, o que observações para incluir ou excluir e quais variáveis de confusão para controlar ou ignorar. Em segundo lugar, quando confrontados com a necessidade de tomar decisões específicas sobre estas questões durante o curso de um estudo, os investigadores têm um desejo inerente de estabelecer uma result.1 estatisticamente significativa Assim, quando confrontados com decisões analíticas sobre dados, observações e pesquisadores variáveis vão, com convincentes auto-justificação, escolher aqueles que irão criar resultados que têm uma significância estatística de p & lt; 0,05. Esta manipulação das provas e sua interpretação não é impulsionado por maldade, mas por uma convicção inata que as decisões produzir os resultados mais favoráveis (publicáveis) são inteiramente apropriado Assim, enquanto algumas das decisões que os pesquisadores fazem pode ser inocente e inteiramente razoável para eles, o & ldquo; graus de liberdade & rdquo; que eles são permitidos lhes permite extrair & ldquo; estatisticamente significativa & rdquo; Resultados a partir de quase qualquer teste. Na verdade, Simmons foi capaz de mostrar que relativamente pequenas manipulações iria produzir falsos positivos em p & lt; 0,05 níveis-60% do tempo e a p & lt; 0,01 níveis & mdash; 21% do tempo1 O & ldquo; graus de liberdade & rdquo; são semelhantes à presença de & ldquo; viés & rdquo; na pesquisa como observado por Ioannidis em 2005. De acordo com Ioannidis & ldquo; parcialidade & rdquo; é a manipulação selectiva e distorção de um estudo & rsquo; s design, dados, análise e apresentação de produzir resultados que correspondem ao que os pesquisadores esperado ou esperava encontrar eo que os editores irá publicar. Como consequência, enquanto que os resultados podem ser atraentes porque parece suportar uma hipótese favorita que eles não são necessariamente true.4 As chances de que os resultados são verdadeiros diminui à medida que o nível de & ldquo; parcialidade & rdquo; increases.4 Portanto, parece que a & ldquo; graus de liberdade & rdquo; e & ldquo; parcialidade & rdquo; que os pesquisadores são oferecidas na concepção dos seus estudos e na interpretação de seus resultados são fatores significativos na produção de pesquisas falho Além de & ldquo;. viés & rdquo; Ioannidis identificou seis outros fatores que aumentam a probabilidade de um resultado de pesquisa estava sendo infiel. Tamanho da amostra. Quanto menor o tamanho da amostra a menos provável é que os resultados da investigação são verdadeiras. Um pequeno tamanho não pode detectar diferenças importantes entre os membros da amostra resultante em falsas conclusões. Ioannidis observou que os resultados da investigação são mais propensos verdadeiro em campos científicos que realizar grandes estudos (vários milhares de indivíduos) em comparação com aqueles que envolvem 100 ou menos na amostra size.4 Recomenda-se que um estatístico competente é consultado sobre o tamanho da amostra apropriada pertinente com o tipo de design.10 estudo Infelizmente, o tamanho da amostra é muitas vezes ditado pelos recursos e tempo disponíveis para fazer o estudo, o inconveniente na recolha de uma amostra grande, as experiências dos pesquisadores e o número de amostras utilizado em estudos similares anteriores .10 Admite-se que uma falha para fazer um cálculo do tamanho da amostra correta irá afectar negativamente o valor da study.4,10 Além de grandes estudos epidemiológicos que envolvam & mdash; por exemplo & mdash; a incidência de cárie em populações específicas, é improvável que qualquer quantidade significativa de pesquisa odontológica tem tamanhos de amostra que estão na casa dos milhares. Effect Size. Esta é uma medida da magnitude do resultado. Por exemplo, estudos envolvendo um composto que reduz a cárie por 60-80% são mais susceptíveis de ser verdade que não impliquem uma redução de apenas 5-10%. De acordo com Ioannidis qualquer campo científico (incluindo a investigação dental) que produz pequenos tamanhos de efeito são, & ldquo; atormentado por alegações falsas positivas quase ubíquos & rdquo;. 4 estudos anteriores. Bem concebido ensaios clínicos randomizados (ECR) e meta-análises geralmente produzem resultados mais precisos do que uma única ou simples estudo que tenta desafiar um hypothesis.4 nula Embora isso possa ser verdade, ensaios clínicos randomizados e meta-análise não estão sem os seus defeitos . Por exemplo, uma meta-análise utilizando os dados combinados de uma série de estudos é apenas tão bom quanto cada um dos estudos que forneçam as informações reunidas e está sujeito aos mesmos graus de liberdade e de parcialidade, conforme descrito above.11 Apesar de ser considerado o & ldquo; standard & rdquo ouro; ECR são falíveis. RCTs envolvendo milhares de amostras /sujeitos são complexos, caros e demorados. O grande número destes mega-ensaios não isolá-los das mesmas emoções humanas que governam a análise dos dados, observações e variáveis, e computação estatística posterior associada a mais simples investigações menos complexas. Há debates em curso quanto aos méritos de ensaios clínicos randomizados mais de studies.12,13 observacional Portanto, pode ser imprudente considerar ECR como a última palavra na concepção dos ensaios clínicos. flexibilidade no design. Quanto maior a flexibilidade na concepção, definição, resultados aceitáveis e métodos analíticos de um estudo a menos provável são os resultados para ser verdade. 4 Tendo normas comuns aplicáveis a estudos seria benéfico como seria os resultados inequívocos. Por exemplo, se o resultado de um estudo é a morte, os resultados são susceptíveis de ser mais preciso do que aquelas escalas envolvendo de percepção da dor após a cirurgia. Finanças e preconceitos. Quanto maiores os interesses financeiros ou conflitos de interesse associados com a investigação o mais provável é que os resultados serão false.4 É razoável supor que se os benefícios financeiros são recolhidos a partir de um resultado, graus investigador de liberdade são capazes de manipulação necessária para produzir um resultado favorável. Ioannidis observa que, se um animal de estimação acredita ou hipótese de um pesquisador é convertido em um estudo simplesmente para satisfazer um critério para a posse, os preconceitos de interesse próprio inevitáveis quase certamente irá produzir uma falsa conflitos result.4 de interesse surgem quando, através da revisão por pares processo, um estudo está calcada em favor de um que esteja de acordo com as crenças dos revisores mesmo se essa crença é baseada em pesquisas com defeito. Tal ação perpetua a aceitação da falsa findings.4 de popularidade do tópico. Ioan & shy; nidis mostrou que, se a mesma pergunta está sendo perseguido por um número de equipas de investigação, a validade dos resultados diminui à medida que o número de investigações increases.4 A provável razão para isso é que, desde o prestígio será anexado à primeira equipa para produzir um & ldquo; positiva & rdquo; resultado, compromissos e preconceitos serão empregadas para acelerar a favorável embora desfecho provavelmente falsa. Enquanto o grau em que esses fatores operam em odontologia é desconhecida, a sua própria existência é motivo suficiente para questionar a validade da maioria, se não todos, pesquisa odontológica. Presumivelmente foi essa preocupação que causou Faggion conduzir sua estudo.2 Como as imperfeições na metodologia de pesquisa pode se aplicar a odontologia é ilustrada pela seguinte. Na edição de janeiro de 2012 do < em> Jornal da Associação canadense Dental A revisão sistemática foi uma meta- análise de 12 ensaios clínicos randomizados realizados anteriormente. Embora o total combinado dos participantes nos 12 estudos foi 1.083, os ensaios individuais tinham tamanhos de amostra variando 24-218 e nenhum dos ensaios ofereceu como tamanhos de amostra foram calculados. Cinco dos ensaios tinha um elevado risco para a polarização com o restante ter um risco claro. Embora o fio dental pareceu ter um efeito estatisticamente significativo na redução da gengivite, o tamanho do efeito foi de 8% reduction.15 Os tamanhos das amostras, a presença de polarização e o tamanho pequeno efeito sugerem que os resultados em cada um dos 12 ensaios são provavelmente falso. Realizando uma análise sobre os resultados combinados não irá ajustar para os defeitos nos ensaios originais. Assim, as conclusões da avaliação sistêmica são mais do que provavelmente falsas. Com efeito, os autores da revisão deve ser aplaudido por reconhecer que o, & ldquo; Trials eram de má qualidade e as conclusões devem ser vistos como pouco confiável & rdquo;. 15 Curiosamente, em 2008, Berchier e colegas publicaram uma meta-análise de 11 estudos sobre a eficácia de flossing.16 dentária Eles concluíram que o fio dental não teve qualquer efeito na redução de gengivites. Isto parece apoiar a alegação por Ioannidis que as falhas na metodologia de pesquisa são as razões pelas quais os investigadores aparentemente bem intencionadas que estudam o mesmo tema, muitas vezes chegam a dramaticamente diferente results.4,5 Talvez a brevidade do artigo na edição de janeiro do Journal do CDA impediu a inclusão do estudo por Berchier. No entanto, a omissão perpetua o ainda fundamento acreditar que uso do fio dental é eficaz e demonstra o papel que as publicações têm na difusão (presumivelmente de forma não intencional) afirma que, com toda a probabilidade, são falsas. O acima apoia a opinião de que a pesquisa dental está sujeito às mesmas falhas na concepção e interpretação como Simmons e Ioannidis identificamos para studies.1,4,5 médica Portanto, não parece ser a justificação para sugerir que os dentistas devem ser altamente suspeito de todos os resultados da investigação. Como um aparte, fio dental foi introduzido em 1.819,15 O fato de que depois de 193 anos de sua eficácia permanece não resolvido é um reflexo pouco inspirador sobre o estado da pesquisa odontológica. melhorar os métodos situação de crescente a probabilidade de que os resultados da investigação são verdadeiras foram fornecidos pela Faggion, Simmons e Ioannidis.1-4 as sugestões se concentrar em melhorar a capacidade dos estudos a serem replicados. A idéia por trás deste conceito é, se os investigadores subseqüentes usando exatamente a mesma metodologia que os pesquisadores originais chegar aos mesmos resultados, há uma maior probabilidade de que os resultados são verdadeiras. Faggion refere-se a metodologia de uma investigação como a sua & ldquo; dados brutos & rdquo;. 2 Os dados brutos exigiria investigadores para; identificar como e por que a recolha de dados seria encerrado antes da coleta de dados começa, listar todas as variáveis que influenciam o estudo, relatar todas as manipulações experimentais mesmo aqueles que não conseguiram produzir o resultado desejado e incluir os resultados estatísticos das observações que foram posteriormente eliminated.1,2 , 4 acredita-se que estes requisitos iria diminuir a manipulação selectiva de pesquisa, a fim de se chegar a um resultado favorável ou preconcebida. revisores poderia ajudar nesta tarefa, assegurando que estes requisitos estão incluídos como parte do protocolo de investigação no manuscript.1,2 definitiva O conceito fundamental por trás dos requisitos é reduzir investigador graus induzidas de liberdade ou preconceito. Se estes requisitos já estava em vigor antes da meta-análise sobre uso de fio dental foi realizada, a quantidade de viés nos 12 ensaios clínicos randomizados teria sido reduzida aumentando a probabilidade de que os resultados da análise foram correto. Nenhum dos 64 periódicos odontológicos revisados por Faggion necessária a publicação dos dados brutos com a submission.2 manuscrito no entanto, para ser justo, entre os 10 classificados com tampo revistas médicas apenas três sugerem que os dados brutos devem ser published.2 até publicações exigir a inclusão do dados brutos esta omissão é motivo suficiente para questionar até mesmo a pesquisa de maior prestígio. CONCLUSIONThere parecem ser justificativas suficientes para duvidar ou, pelo menos, questionando a veracidade da maioria dos resultados da investigação médica. É altamente provável que a pesquisa dental é atormentado pelas mesmas falhas que infectam investigações médicas. Assim, seria importante para lançar um olhar crítico sobre todos os estudos de medicina dentária, especialmente aqueles que avançar ou apoiar as ideias pré-concebidas ou preconceitos de seus autores, porque eles são mais do que provável wrong.OH Dr . Hardie estava intimamente envolvido no desenvolvimento dos RCDSO 1996 diretrizes baseadas em evidências. Saúde Bucal saúda este artigo original. Referências 1. Simmons, JP et al. Falso-positivos Psicologia: Flexibilidade Undisclosed na recolha e análise de dados permite que apresenta algo tão significativo. Psychological Science 2011; 22 (11):. 1359-1366 2. Faggion CM. Melhoria da Transparência em Pesquisa Dental por Fazer dados brutos disponíveis. J pode Dent Assoc 2011; 77:. B122 3. Freedman DH. Mentiras, mentiras deslavadas e ciência médica. The Atlantic 2010; Novembro:. 76-86 4. Ioannidis APP. resultados da investigação porque a maioria publicados são falsas. PloS Med 2005; 2 (8):. E124 5. Ioannidis APP. 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em 21 de Novembro de 2011. Referia-se a um novo estudo publicado na revista Psychological Science1 que demonstrou que através da manipulação de dados é fácil de publicar evidências estatisticamente significativa para apoiar qualquer hipótese. Em outubro de 2011, o Jornal da Associação Dental canadense
publicou um artigo que continha o seguinte, & ldquo; Por isso, parece lógico para fazer todos os esforços possíveis para reduzir as chances de dados falsos ou não confiáveis a ser publicado no literatura científica & rdquo;. 2
publicou um extenso relatório, & ldquo;. Mentiras, mentiras deslavadas e Science & rdquo Médica; no trabalho do Dr. John Ioannidis, Clínica e Molecular epidemiologista da Faculdade de Medicine.3 Universidade Tufts, em linguagem simples o artigo explica por que o Dr. Ioannidis & mdash; com uma excelente reputação na comunidade médica-se chegado à conclusão de que 90% dos a publicação de informações médicas que MDs confiar é falsa, e que o conselho dado por especialistas em saúde, nutrição e medicamentos é enganosa, falsa ou muitas vezes totalmente errado.
Associação Canadense Dental tem um fator de impacto de 0,95 em contraste com o Canadian Medical Association Journal, com um fator de impacto de 7,2.
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é a tendência conhecida para relatar pesquisa com estatisticamente resultados positivos significativos (valor-p & lt; 0,05) com maior frequência (até dez vezes) do que os resultados que são negativos (ou seja, apoiar a hipótese nula) ou são inconclusive.6 Desde favores prática de pesquisa atual usando significância estatística para & ldquo; provar & rdquo; teorias e porque existe um viés de publicação, Berlim e outros acreditam que, para produzir resultados positivos há uma manipulação generalizada de dados que levam a uma preponderância de resultados falsos positivos na
literature.7-9
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há um breve artigo intitulado & ldquo; Benefícios do Uso do fio dental para a redução gengivite & rdquo;. 14 refere-se a uma recente revisão sistemática Cochrane de ensaios clínicos randomizados para sugerir que, & ldquo; Flossing restos um complemento eficaz para escovação & rdquo; porque, de acordo com a revisão, & ldquo; as pessoas que escova e fio dental regularmente têm menos sangramento gengival em relação a escovação sozinha & rdquo;.? 15 Será que a natureza da revisão justificar estas conclusões
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