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Juan Ioannidis

John PA Ioannidis ( / ˌiːəˈn iːdɪs / EE - ə - NEE -diss ; griego : Ιωάννης Ιωαννίδης , pronunciado [i.oˈanis i.oaˈniðis] ; nacido el 21 de agosto de 1965) es un médico-científico , escritor y profesor de la Universidad de Stanford greco-estadounidense que ha realizado contribuciones a la medicina basada en la evidencia , la epidemiología y la investigación clínica. Ioannidis estudia la investigación científica en sí, la metainvestigación principalmente en medicina clínica y las ciencias sociales.

Ha formado parte del consejo editorial de más de veinte revistas científicas, entre ellas Journal of the American Medical Association (JAMA), Journal of the National Cancer Institute (JNCI) y The Lancet .

El ensayo de Ioannidis de 2005 " Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos " fue el artículo más consultado en la historia de la Biblioteca Pública de Ciencias (PLOS) hasta 2020, con más de tres millones de visitas. [1] [2]

Ioannidis fue un destacado opositor a los confinamientos durante la pandemia de COVID-19 , y ha sido acusado de promover teorías conspirativas sobre las políticas de COVID-19 y las medidas de salud y seguridad pública. [3] [4] [5] [6]

Vida temprana y educación

Nacido en la ciudad de Nueva York en 1965, Ioannidis se crió en Atenas , Grecia. [7] Fue el alumno destacado de su clase en el Athens College , graduándose en 1984, y ganó varios premios, incluido el Premio Nacional de la Sociedad Matemática Griega . [8] Se graduó con el primer puesto de su clase en la Facultad de Medicina de la Universidad de Atenas (1990), luego asistió a la Universidad de Harvard para su residencia médica en medicina interna . Hizo una beca en la Universidad de Tufts para enfermedades infecciosas [9] y recibió un doctorado en biopatología en la Universidad de Atenas (1996). [10]

Carrera

Es un investigador médico muy citado, con un índice h de 239 en Google Scholar en enero de 2023. [11]

De 1998 a 2010, Ioannidis fue presidente del Departamento de Higiene y Epidemiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Ioannina . En 2002, se convirtió en profesor adjunto de la Facultad de Medicina de la Universidad de Tufts . [12] [8] También ha sido presidente de la Sociedad para la Metodología de Síntesis de la Investigación . [8]

Tiene cuatro nombramientos académicos en la Universidad de Stanford : Profesor de Medicina, Profesor de Epidemiología y Salud Poblacional, Profesor (por cortesía) de Estadística y Profesor (por cortesía) de Ciencia de Datos Biomédicos. [10] [5] Es director del Centro de Investigación de Prevención de Stanford, y codirector, junto con Steven N. Goodman , del Centro de Innovación en Meta-Investigación de Stanford . [13] [14]

Investigación

John Ioannidis (2005), “ Por qué la mayoría de los resultados de investigaciones publicadas son falsos ” [15]

El artículo de 2005 de Ioannidis " Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos " [2] es el artículo más descargado en la Biblioteca Pública de Ciencias . [10] [16] [17] [18] En el artículo, Ioannidis dice que la mayoría de las investigaciones publicadas no cumplen con buenos estándares científicos de evidencia. Ioannidis también ha descrito la crisis de replicación en diversos campos científicos, incluida la genética , [19] los ensayos clínicos , [20] la neurociencia , [21] y la nutrición . [22] Su trabajo ha tenido como objetivo identificar soluciones a los problemas en la investigación y sobre cómo realizar la investigación de manera más óptima. [23] [24] [25] En una serie de cinco artículos sobre investigación publicados en The Lancet y titulados "Investigación: aumentando el valor, reduciendo el desperdicio", [25] Ioannidis fue coautor de artículos que discutían la priorización, la transparencia y la evaluación de la evidencia existente al tomar decisiones para la financiación de la investigación de modo que satisfagan las necesidades de los usuarios de la investigación [26] y examinando cómo corregir las debilidades en el diseño , los métodos y el análisis de la investigación involucrando a estadísticos y metodólogos experimentados y evitando a las partes interesadas con conflictos de intereses . [27] [28]

La investigación de Ioannidis en Stanford se centra en el metaanálisis y la metainvestigación : el estudio de estudios. [29] Thomas Trikalinos e Ioannidis acuñaron el término fenómeno Proteus para describir la tendencia de los primeros estudios sobre un tema a encontrar un efecto mayor que los posteriores. [30]

Fue uno de los primeros e influyentes críticos públicos de Theranos , la empresa emergente de análisis de sangre de Silicon Valley que ahora está en decadencia y que en su apogeo llegó a estar valuada en hasta 9 mil millones de dólares. La criticó por la "investigación encubierta" que no había puesto a disposición de otros científicos para que la revisaran. [31] [32] [33]

Meta-investigación

Ioannidis ha definido la metainvestigación para incluir "áreas temáticas de métodos, informes, reproducibilidad, evaluación e incentivos (cómo hacer, informar, verificar, corregir y recompensar la ciencia)". [34] Ha realizado evaluaciones a gran escala de la presencia de indicadores de investigación reproducibles y transparentes como el intercambio de datos , el intercambio de códigos , el registro de protocolos, la declaración de financiación y los conflictos de intereses en las ciencias biomédicas , [35] las ciencias sociales , [36] y la psicología . [37] Ha dirigido o codirigido esfuerzos para definir [38] y mejorar la reproducibilidad en la ciencia, [39] por ejemplo, la reproducibilidad computacional, [40] [41] y para reducir el desperdicio de investigación en el diseño, la realización y el análisis de estudios. [42] Ioannidis es coautor del Manifiesto para la Ciencia Reproducible, [43] un documento de ocho páginas que ilumina la necesidad de corregir las fallas en el proceso científico actual y mitigar la "crisis de reproducibilidad" en la ciencia. [44]

En "Why Most Published Research Findings are False" (2005), Ioannidis se centró en por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados no pueden validarse. [2] En un artículo posterior en PLOS Medicine (2014), analiza lo que se puede hacer para mejorar esta situación y lograr que más hallazgos de investigación publicados sean verdaderos [45] y en un tercer artículo (2016) mostró por qué la investigación clínica en particular no suele ser útil y cómo esto se puede modificar. [46] En el primero de los tres artículos de PLOS, afirmó que "es menos probable que un hallazgo de investigación sea verdadero cuando los estudios realizados en un campo son más pequeños; cuando los tamaños del efecto son menores; cuando hay un mayor número y una menor preselección de relaciones probadas; cuando hay una mayor flexibilidad en los diseños, definiciones, resultados y modos analíticos; cuando hay un mayor interés financiero y de otro tipo y prejuicio; y cuando hay más equipos involucrados en un campo científico en busca de significación estadística". [47] En el segundo artículo, discutió soluciones: "adopción de investigación colaborativa a gran escala; cultura de replicación; registro; intercambio; prácticas de reproducibilidad; mejores métodos estadísticos; estandarización de definiciones y análisis; umbrales estadísticos más apropiados (generalmente más estrictos); y mejora en los estándares de diseño de estudios, revisión por pares, informes y difusión de investigaciones, y capacitación de la fuerza laboral científica". [48] [49] [50] En el tercer artículo, propuso ocho características que son importantes para una investigación clínica útil: base de problemas, ubicación del contexto, ganancia de información, pragmatismo, centrado en el paciente, relación calidad-precio, viabilidad y transparencia. [51] Ioannidis fue invitado a presentar sus hallazgos como orador principal en la conferencia "Evidence Live 2016" , organizada conjuntamente por el Centro de Medicina Basada en la Evidencia (CEBM) en el Departamento Nuffield de Ciencias de la Salud de Atención Primaria , la Universidad de Oxford y el BMJ. [52]

Metaanálisis

Ioannidis ha desarrollado y popularizado varios métodos para el meta-análisis y ha hecho varios avances conceptuales en este campo. Estos incluyen métodos para evaluar la heterogeneidad y su incertidumbre , [53] métodos para el meta-análisis que involucra múltiples tratamientos , [54] métodos y procesos para revisiones paraguas , [55] [56] y varios enfoques para identificar sesgo y ajustar los resultados de los meta-análisis para el sesgo, como el sesgo de publicación y el sesgo de informe que resultan en asimetría del gráfico de embudo . [57] También ha alertado sobre el mal uso y la mala interpretación de las pruebas de sesgo. [58] Junto con David Chavalarias, catalogó 235 sesgos en todo el registro de publicaciones de investigación biomédica. [59] Ioannidis ha criticado los meta-análisis defectuosos, engañosos y redundantes, estimando que pocos meta-análisis en medicina están libres de sesgo y son clínicamente útiles. [60] Ha realizado evaluaciones empíricas de la concordancia de resultados entre metanálisis y ensayos de gran tamaño [61] y entre ensayos aleatorios y estudios no aleatorios. [62] [63] [64]

Medicina basada en evidencia

Ioannidis ha sido uno de los principales promotores y primeros defensores de la medicina basada en la evidencia . Sin embargo, ha advertido que, con el paso de los años, a medida que la medicina basada en la evidencia adquirió más prominencia e influencia, fue secuestrada para servir a otras agendas que a menudo son sesgadas. [65] En un ensayo escrito para honrar a su difunto mentor David Sackett , afirmó que "los ensayos aleatorios influyentes se realizan en gran medida por y para el beneficio de la industria. Los metaanálisis y las pautas se han convertido en una fábrica, que en su mayoría también sirve a intereses creados. Los fondos de investigación nacionales y federales se canalizan casi exclusivamente a la investigación con poca relevancia para los resultados de salud. Hemos apoyado el crecimiento de investigadores principales que se destacan principalmente como gerentes que absorben más dinero. La investigación de diagnóstico y pronóstico y los esfuerzos para individualizar el tratamiento han alimentado promesas espurias recurrentes. La epidemiología de los factores de riesgo se ha destacado en artículos rebanados con datos y con autoría de regalo y se ha vuelto experta en dictar políticas a partir de evidencia espuria. Bajo la presión del mercado, la medicina clínica se ha transformado en una medicina basada en las finanzas. En muchos lugares, la medicina y la atención médica están desperdiciando recursos sociales y convirtiéndose en una amenaza para el bienestar humano. El negacionismo científico y los charlatanes también están floreciendo y llevando a más personas por mal camino en sus elecciones de vida, incluida la salud. La medicina basada en la evidencia sigue siendo una meta no alcanzada, digna de ser alcanzada." [66] [67] Ha descrito cuatro problemas interrelacionados que crean lo que él llama el lío de la desinformación médica: "En primer lugar, gran parte de la investigación médica publicada no es confiable o es de confiabilidad incierta, no ofrece ningún beneficio a los pacientes o no es útil para los que toman las decisiones. En segundo lugar, la mayoría de los profesionales de la salud no son conscientes de este problema. En tercer lugar, también carecen de las habilidades necesarias para evaluar la confiabilidad y utilidad de la evidencia médica. Finalmente, los pacientes y las familias con frecuencia carecen de evidencia médica relevante y precisa y de orientación experta en el momento de la toma de decisiones médicas." [68] [69] Ha apoyado estos puntos de vista contribuyendo a un estudio metaepidemiológico que encontró que solo 1 de cada 20 intervenciones probadas en revisiones Cochrane tienen beneficios respaldados por evidencia de alta calidad. [70] y un estudio relacionado que muestra que la calidad de esta evidencia no parece mejorar con el tiempo. [71]

Métodos estadísticos e inferencia

Ioannidis ha hecho contribuciones metodológicas y conceptuales a los debates en torno al uso y mal uso de los métodos estadísticos y la inferencia . [72] Ha sido un defensor del enfoque de redefinir la significación estadística solicitando umbrales de significación estadística más estrictos ; [73] [74] [75] ha propuesto y validado empíricamente umbrales estrictos para la significación de todo el genoma en genética ; [76] y ha sido crítico del enfoque de abandonar por completo la significación estadística. [77] [78]

Directrices para la presentación de informes

Ioannidis ha contribuido a varias directrices influyentes para informar sobre diferentes tipos de investigación, como PRISMA para metanálisis, [79] TRIPOD para modelos de diagnóstico y pronóstico multivariables , [80] y otras sobre ensayos clínicos e investigación observacional . Es el autor principal de CONSORT para daños, una directriz que proporciona orientación sobre cómo informar adecuadamente sobre los daños en ensayos aleatorios [81] [82] y ha contribuido a PRISMA para daños, una directriz para informar sobre los daños en metanálisis. [83] [84]

Epidemiología genética y molecular

Ioannidis fue uno de los primeros en defender el uso del metanálisis en la epidemiología genética para evaluar la replicación [85] y la incorporación del metanálisis en consorcios a gran escala de múltiples investigadores que realizan estudios de asociación de todo el genoma . [86] [87] Lideró y contribuyó a muchos de esos esfuerzos en diversas áreas de la epidemiología genética y en otras áreas de la epidemiología molecular . [88] [87]

Nutrición

Ioannidis ha criticado las prácticas de investigación en epidemiología nutricional y ha recomendado reformas para mejorar la credibilidad de la investigación en este campo. [89] [90] Mediante revisiones empíricas, ha destacado que existen estudios que sugieren que casi todos los nutrientes están asociados con el riesgo de cáncer, lo que es una situación inverosímil [91] [92] También ha sugerido que se necesita más atención para la divulgación adecuada de los conflictos de intereses financieros y no financieros en la investigación nutricional. También fue coautor del ensayo aleatorizado DIETFITS que no mostró diferencias entre una dieta baja en grasas y una dieta baja en carbohidratos . [93] [94]

Estudios asociativos y big data

En un esfuerzo por mejorar la credibilidad de la investigación sobre los factores de riesgo , Ioannidis ha propuesto que se realicen estudios de asociación a nivel de exposición o de entorno y ha esbozado las similitudes y diferencias entre dichos estudios y los estudios de asociación a nivel de genoma en genética. [95] [96] Al evaluar todos los factores de riesgo juntos en lugar de uno a la vez, esta práctica tiene como objetivo reducir el sesgo de publicación y de informes selectivos . También ha abogado por el uso de grandes bases de datos de población nacionales con datos recopilados sistemáticamente para minimizar el sesgo y mejorar el rendimiento de descubrimientos confiables. [97] Ha trabajado en los usos potenciales de tales enfoques en big data [98] e inteligencia artificial . [99] [100]

Psiquiatría

Ioannidis ha realizado evaluaciones críticas de la evidencia detrás de las intervenciones de salud mental ( farmacoterapia y psicoterapia ). Fue coautor de un metanálisis en red sobre más de 500 ensayos aleatorios de antidepresivos que muestran un beneficio modesto de estos medicamentos para la depresión mayor . [101] [102] [103] Ha identificado el potencial de sesgo de patrocinio en los metanálisis en salud mental [104] [105] y ha evaluado empíricamente la totalidad de los metanálisis sobre intervenciones de salud mental, estimando que existen efectos beneficiosos, pero tienden a ser modestos y, por lo tanto, se necesita una agenda de investigación para identificar intervenciones más efectivas. [106]

Neurociencia

Junto con sus colegas, Ioannidis ha realizado evaluaciones empíricas y evaluaciones de metainvestigación de un gran número de estudios científicos en neurociencia y ha descubierto que la falta de potencia es un problema muy común, que conduce tanto a falsos negativos (la incapacidad de descubrir señales verdaderas) como a falsos positivos (encontrar señales espurias). [107] [108]

Ciencias económicas

En evaluaciones empíricas de todos los metanálisis que se han realizado sobre temas económicos , Ioannidis y sus colegas han descubierto que la mayoría de los estudios en estos campos son pequeños y de baja potencia . Utilizando métodos de detección y corrección de sesgos, han llegado a la conclusión de que casi el 80% de los efectos informados en la literatura económica empírica son exagerados; normalmente por un factor de dos, y un tercio inflado por un factor de cuatro o más. [109] [110]

Nombramientos editoriales

Ioannidis ha formado parte del consejo editorial de varias revistas científicas , [10] entre ellas European Journal of Clinical Investigation ( editor jefe , 2010-2019), [10] [111] BMC Medicine , [112] International Journal of Epidemiology , [113] Journal of the American Medical Association , [114] Journal of Clinical Epidemiology , [115] Journal of Infectious Diseases, [116] International Journal of Molecular Epidemiology and Genetics , [117] International Journal of Epidemiology , [113] Journal of Translational Medicine , [118] Journal of Evaluation in Clinical Practice , [119] Clinical Chemistry, [120] Physiological Reviews , [121] Royal Society Open Science , [122] Research Integrity and Peer Review , [123] BioMed Central Infectious Diseases , [112] Investigación de biomarcadores , [124] Investigación diagnóstica y pronóstica , [125] PLoS Medicine , [126] PLoS Biology , [127] The Lancet , [126] Annals of Internal Medicine , [126] JNCI , [126] y Science Translational Medicine . [126]

COVID-19

En un editorial en STAT publicado el 17 de marzo de 2020, Ioannidis se preguntó si la respuesta global a la pandemia de COVID-19 puede ser un "fiasco de evidencia única en un siglo" y pidió obtener datos más confiables para enfrentar la pandemia. [5] Hizo una estimación aproximada de que el coronavirus podría causar 10,000 muertes en EE. UU. si infectara al 1% de la población estadounidense, pero argumentó que se necesitaban más datos para determinar qué tan ampliamente se propagaría el virus. [128] [3] [5] De hecho, el virus eventualmente se diseminó ampliamente y causaría más de un millón de muertes en los EE. UU. [129] [128] [3] Ioannidis expresó dudas de que las vacunas o los tratamientos se desarrollaran y probaran a tiempo para afectar el desarrollo de la pandemia. [130] Marc Lipsitch , director del Centro de Dinámica de Enfermedades Transmisibles de la Escuela de Salud Pública TH Chan de Harvard , objetó la caracterización de Ioannidis de la respuesta global en una respuesta que se publicó en STAT al día siguiente de la de Ioannidis. [131]

En marzo de 2020, Ioannidis intentó organizar una reunión en la Casa Blanca en la que él y sus colegas advertirían al presidente Donald Trump contra "cerrar el país durante mucho tiempo y poner en peligro tantas vidas al hacerlo", según una propuesta que presentó. La reunión no se llevó a cabo, pero el 28 de marzo, después de que Trump dijera que quería que el país se reabriera antes de Pascua, Ioannidis escribió a sus colegas: "Creo que nuestras ideas se han infiltrado en la Casa Blanca de todos modos ". [3]

Ioannidis promovió ampliamente un estudio del que había sido coautor, "COVID-19 Antibody Seroprevalence in Santa Clara County, California", publicado como preimpresión el 17 de abril de 2020. Afirmaba que el número de infecciones del condado de Santa Clara era entre 50 y 85 veces mayor que el recuento oficial, lo que situaba la tasa de mortalidad del virus en tan solo el 0,1% al 0,2%. [n 1] [133] [129] Ioannidis concluyó a partir del estudio que el coronavirus "no es el problema apocalíptico que pensábamos". [134] El mensaje encontró el favor de los medios de comunicación de derecha, pero el artículo recibió críticas de varios epidemiólogos que dijeron que sus pruebas eran inexactas y sus métodos eran descuidados. [135] [136] [137] En un artículo para Wired , David H. Freedman dijo que el estudio de Santa Clara comprometió la excelente reputación previa de Ioannidis y significó que las futuras generaciones de científicos podrían recordarlo como "el científico marginal que impulsó un mal estudio que apoyaba una loca teoría de conspiración de derecha en medio de una crisis de salud masiva". [4] Ioannidis también ha promovido la idea de que había incentivos financieros para poner COVID-19 en los certificados de defunción y, como tal, no eran confiables durante la pandemia, así como la idea de que los médicos mataron a pacientes con COVID-19 a través de intubaciones prematuras. Ambas creencias contradicen la evidencia disponible. [138]

Más tarde se informó que el estudio recibió $5000 en financiación del fundador de la aerolínea JetBlue , lo que dio lugar a críticas por un posible conflicto de intereses. [139] [140] En un artículo de opinión invitado en Scientific American , antiguos colegas de Ioannidis escribieron que una firma legal había determinado que no tenía ningún conflicto financiero. [141] Una revisión de la Facultad de Medicina de Stanford criticó el estudio por deficiencias, incluida la percepción pública de un conflicto de intereses, pero no encontró "ninguna evidencia de que alguno de los financiadores del estudio influyera en el diseño, la ejecución o la presentación de informes del estudio". [128]

En medio de la controversia sobre su trabajo sobre la COVID-19 y sus frecuentes entrevistas televisadas, Ioannidis fue acosado en memes y correos electrónicos, incluido uno en el que afirmaba falsamente que su madre había muerto de COVID-19. Algunos científicos y comentaristas expresaron su preocupación por la reacción negativa y la disputa científica altamente politizada en general. [128] [142]

En marzo de 2021, Ioannidis estimó la tasa de mortalidad mundial por infección de COVID-19 en un 0,15%, en un artículo publicado en el European Journal of Clinical Investigation (EJCI). [143] En un artículo publicado en Science-Based Medicine , David Gorski dijo que el artículo del EJCI incluía críticas ad hominem contra un coautor de una estimación más alta que había criticado su trabajo en Twitter. [129]

En febrero de 2022, Ioannidis fue coautor de un artículo que examinaba el papel de la calidad del aire interior y exterior en la propagación del SARS-CoV-2 , en el que se concluía que la salud ambiental puede ser un componente crucial en la prevención de la COVID-19 y se sugerían medidas preventivas como el control del CO2 en interiores y la ventilación mecánica . [144]

En 2022, Ioannidis escribió un artículo en BMJ Open en el que sostenía que los firmantes de la Declaración de Great Barrington fueron rechazados como una minoría marginal por aquellos que estaban a favor del Memorando de John Snow . Según él, estos últimos utilizaron su gran número de seguidores en Twitter y otras redes sociales y artículos de opinión para dar forma a un pensamiento colectivo científico contra los primeros, que tenían menos influencia según lo medido por el Índice Kardashian . [145] [146] El BMJ publicó respuestas a su artículo, incluido un comentario de Gavin Yamey , David Gorski y Gideon Meyerowitz-Katz que argumentaba que el artículo de Ioannidis presentaba "errores fácticos, deficiencias estadísticas, falta de protección de los sujetos de investigación nombrados de daños y conflictos de intereses potencialmente no declarados que socavan por completo el análisis presentado". [147] En el mismo intercambio de comentarios en The BMJ , Ioannidis abordó las preocupaciones de Yamey, Gorski y Meyerovitz-Katz en su "Cuarto conjunto de respuestas", afirmando además que sus "artículos sobre la COVID-19 han sido citados unas 5 mil veces en la literatura científica por decenas de miles de científicos y fueron discutidos por millones de personas", y desestimó el conflicto de intereses al afirmar que no firmó la Declaración de Great Barrington ni ninguna otra petición o recolección de firmas sobre la COVID-19, ya que está en contra de la noción de que los asuntos científicos y la evidencia puedan decidirse mediante recolecciones de firmas y prefiere que estos asuntos se manejen mediante debates públicos fuertemente moderados. [148]

Recepción

En 2010, David H. Freedman, en una edición especial de The Atlantic sobre “Pensadores valientes”, afirmó que Ioannidis “puede ser uno de los científicos vivos más influyentes”. [149] [150]

En 2011, el artículo de Sharon Begley "Por qué casi todo lo que escuchas sobre medicina es incorrecto" en Newsweek decía que Ioannidis estaba "consolidando su papel como uno de los principales destructores de mitos de la medicina". [151]

En 2013, el artículo de Richard Smith “Es hora de que la ciencia se centre en la verdad en lugar de en las carreras profesionales” comparó escuchar a Ioannidis con “escuchar una gran ópera o ver un partido de fútbol apasionante: te sientes inspirado, elevado y privilegiado”. [152]

En 2014, The Economist presentó a Ioannidis y Steven Goodman en un artículo sobre el Centro de Innovación en Metainvestigación de Stanford , [153] y George Johnson del New York Times escribió un artículo sobre la importancia de la investigación reproducible , perfilando los dos artículos de Ioannidis de 2005 como un artículo que desempeñó un papel fundamental en aumentar la preocupación sobre el tema en la comunidad científica, como lo expresó más tarde la revista Nature . [154]

En 2015, Ioannidis fue perfilado en The BMJ y descrito como "el azote de la ciencia descuidada". [155]

En 2016, Quartz publicó un artículo sobre Ioannidis titulado "El hombre que hizo que los científicos se cuestionaran a sí mismos acaba de exponer enormes fallas en la evidencia utilizada para recetar medicamentos". [64]

En 2017, Wired mencionó a Ioannidis como "posiblemente el principal inquisidor de la crisis de replicación". [110]

En 2019, un artículo de STAT sobre la crisis de replicación de la atención médica mencionó que Ioannidis había descubierto que solo una minoría de los estudios de investigación en salud ampliamente citados y realizados durante la última década podían replicarse, y que al menos 1 de cada 6 en realidad era contradicho por estudios posteriores [156] , y Elsevier presentó su analogía de la reproducibilidad en la investigación con "domar una bestia compleja". [157]

En 2021, el artículo de David Gorski "¿Qué diablos le pasó a John Ioannidis?" describió las declaraciones de Ioannidis sobre la COVID-19 como provocativas y políticamente cargadas, y dijo que Ioannidis había realizado atroces ataques ad hominem . Gorski calificó a Ioannidis como "una historia que sirve de advertencia sobre cómo incluso los organismos de control de la ciencia pueden caer víctimas de la arrogancia". [129]

En 2022, Jeffrey Lee Funk y Gary N. Smith, que escribieron en MarketWatch, describieron cómo Ioannidis es "ampliamente conocido como el padrino de la reforma científica" y narraron cómo fue el primero en criticar a Theranos" [158] y Graham Hilard, del Washington Examiner, escribió que, en lo que respecta a la crisis de replicación en la ciencia, "la verdadera llamada de atención se dio en 2005 con la aparición de Why Most Published Research Findings Are False (Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos) de John PA Ioannidis, describiendo el artículo como un "tratado de choque". [159]

Premios y honores

Ioannidis ha recibido el reconocimiento de miembro electo de la Academia Nacional de Medicina , [160] la Academia Europea de Ciencias y Artes , [161] la Academia Europea de Ciencias del Cáncer, [162] la Sociedad Epidemiológica Estadounidense [162] y la Asociación de Médicos Estadounidenses . [163] Para el período 2022-2023, es vicepresidente y presidente electo de la Asociación de Médicos Estadounidenses . [163] [10]

Véase también

Notas

  1. ^ El 11 de mayo, los autores del estudio revisaron el estudio con nuevas cifras que indicaban que el número de infecciones era 54 veces mayor que el recuento oficial. [132] [129]

Referencias

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