Practitioner Allegiance Risk Scale (PARS-6): Development of a Theory-Informed Instrument for Screening Investigator Allegiance-Related Risk Across Intervention Research
यह शोध पत्र प्रैक्टिशनर एलिएजेंस रिस्क स्केल (PARS-6) के सैद्धांतिक विकास और संरचना को प्रस्तुत करता है, जो हस्तक्षेप अनुसंधान के व्यवस्थित समीक्षाओं में डेटा निष्कर्षण के दौरान अन्वेषक के पक्षपात संबंधी विशेषताओं की व्यवस्थित रूप से जांच करने और उन्हें प्रलेखित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया छह-आइटम वाला उपकरण है, जबकि यह स्पष्ट रूप से स्पष्ट करता है कि यह एक निश्चित पूर्वाग्रह माप के बजाय एक वर्णनात्मक जोखिम संकेतक के रूप में कार्य करता है।
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वैज्ञानिक अनुसंधान की दुनिया में, एक शांत लेकिन शक्तिशाली शक्ति है जो बिना किसी के ध्यान में आए किसी अध्ययन के परिणामों को झुका सकती है। इसे 'इन्वेस्टिगेटर एलेजिएंस' (जांचकर्ता का लगाव या निष्ठा) कहा जाता है। यह तब होता है जब एक वैज्ञानिक, जो एक नए उपचार का परीक्षण कर रहा है, उसी उपचार का समर्थक भी होता है, या उसकी विधियों का विकास करने वाला होता है, या वर्षों से उसका सार्वजनिक रूप से समर्थन करता आया है। जिस तरह एक माता-पिता स्वाभाविक रूप से अपने बच्चे में सबसे अच्छी चीजें देखते हैं, उसी तरह एक शोधकर्ता जिसका किसी थेरेपी या दवा से गहरा व्यक्तिगत या व्यावसायिक संबंध होता है, अनजाने में अध्ययन को इस तरह डिजाइन कर सकता है, डेटा की व्याख्या कर सकता है, या निष्कर्षों को इस तरह रिपोर्ट कर सकता है जिससे वह उपचार वास्तव में जितना अच्छा है, उससे कहीं बेहतर दिखाई दे। यह घटना मनोचिकित्सा (साइक थेरेपी) के क्षेत्र में अच्छी तरह से ज्ञात है, जहाँ दशकों के शोध ने दिखाया है कि अध्ययन का नेतृत्व करने वाला व्यक्ति अक्सर परिणाम को प्रभावित करता है। हालाँकि, ध्यान (मेडिटेशन) से लेकर सर्जरी और पोषण तक सब कुछ का अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं के लिए, इस पक्षपात को जांचने का कोई मानक, विश्वसनीय तरीका नहीं रहा है। एक साझा उपकरण के बिना, एक समीक्षा टीम किसी अध्ययन को संभावित रूप से पक्षपाती के रूप में चिह्नित कर सकती है, जबकि दूसरी टीम, उसी साक्ष्य को देखते हुए, इसे पूरी तरह से अनदेखा कर सकती है, जिससे इस बात को लेकर भ्रम पैदा होता है कि विज्ञान वास्तव में क्या कहता है।
इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया उपकरण बनाया है जिसे 'प्रैक्टिशनर एलेजिएंस रिस्क स्केल' (PARS-6) कहा जाता है। इसे एक संरचित चेकलिस्ट के रूप में समझें जिसे वैज्ञानिकों को उस उपचार और शोधकर्ता के बीच के विशिष्ट संबंधों को पहचानने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसका वे अध्ययन कर रहे हैं। यह उपकरण यह नहीं मापता कि क्या कोई अध्ययन गलत है या क्या शोधकर्ता ने बेईमानी की है; बल्कि, यह केवल उन संरचनात्मक स्थितियों का दस्तावेजीकरण करता है जो पक्षपात का कारण बन सकती हैं। इस पैमाने में छह विशिष्ट प्रश्न शामिल हैं जिनका उत्तर समीक्षा करने वाले लोग प्रत्येक अध्ययन के लिए देते हैं। ये प्रश्न देखते हैं कि क्या लेखक उस परंपरा का लंबे समय से अभ्यास करने वाला है जिसका अध्ययन किया जा रहा है, क्या अध्ययन को उस संगठन द्वारा वित्तपोषित किया गया था जिसका उपचार की सफलता में वित्तीय हित है, या क्या लेखक ने पहले उपचार की प्रशंसा करते हुए सार्वजनिक भाषण दिए हैं या लेख लिखे हैं। प्रत्येक प्रश्न का उत्तर तीन विकल्पों में से एक के साथ दिया जाता है: संबंध मौजूद है, यह अनुपस्थित होने की पुष्टि की गई है, या बताने के लिए पर्याप्त सार्वजनिक जानकारी नहीं है।
शोधकर्ताओं ने इस उपकरण को तीन अलग-अलग तरीकों को मैप करके विकसित किया है जिनसे लगाव (एलेजिएंस) एक अध्ययन को प्रभावित कर सकता है। पहला है 'अनुभवात्मक' (experiential), जहाँ एक शोधकर्ता की किसी तकनीक का व्यक्तिगत अभ्यास यह तय करता है कि वह परिणामों को कैसे देखता है। दूसरा है 'संस्थागत' (institutional), जहाँ एक शोधकर्ता की नौकरी, वित्त पोषण या करियर की प्रगति उपचार की सफलता पर निर्भर करती है। तीसरा है 'प्रतिष्ठा संबंधी' (reputational), जहाँ एक शोधकर्ता जिसने सार्वजनिक रूप से वादा किया है कि एक उपचार काम करता है, उसे अपने वादे को डेटा के माध्यम से सिद्ध करने के लिए मनोवैज्ञानिक दबाव महसूस होता है। इन छह विशिष्ट प्रकार के संबंधों की जाँच करके, यह उपकरण एक सरल स्कोर प्रदान करता है, जिसे 'एलेजिएंस रिस्क इंडेक्स' के रूप में जाना जाता है, जो शून्य से छह तक होता है। शून्य का अर्थ है कि सार्वजनिक रिकॉर्ड में कोई भी लगाव-संबंधी संबंध नहीं पाया गया, जबकि छह का अर्थ है कि सभी छह प्रकार के संबंध दर्ज किए गए हैं। लेखक सावधानीपूर्वक बताते हैं कि उच्च स्कोर यह साबित नहीं करता कि अध्ययन त्रुटिपूर्ण है, न ही कम स्कोर इसकी पूर्णता की गारंटी देता है। यह केवल एक संकेत (फ्लैग) है जो समीक्षा टीम को करीब से देखने या यह देखने के लिए एक विशेष परीक्षण चलाने के लिए कहता है कि क्या उच्च-स्कोर वाले अध्ययनों को हटाने से अंतिम निष्कर्ष बदल जाता है।
उपकरण को सुसंगत बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक सख्त प्रक्रिया बनाई है। पैमाने का उपयोग करने से पहले, जो कोई भी इसे लागू करना चाहता है उसे एक प्रशिक्षण अभ्यास से गुजरना होगा ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे नियमों की व्याख्या उसी तरह से करें जैसे अन्य सभी करते हैं। जब दो लोग एक ही अध्ययन को स्कोर करते हैं, तो उन्हें उत्तरों पर सहमत होना चाहिए; यदि वे असहमत हैं, तो एक तीसरा व्यक्ति निर्णय लेने में मदद करता है। उपकरण में प्रत्येक उत्तर के लिए एक "कॉन्फिडेंस रेटिंग" (विश्वास स्तर) भी शामिल है, जिससे समीक्षक यह नोट कर सकते हैं कि उन्हें किसी पेपर में स्पष्ट कथन मिला या उन्हें अप्रत्यक्ष संकेतों के आधार पर अनुमान लगाना पड़ा। डेवलपर्स ने खुद पर ही इस पैमाने का परीक्षण किया, इसे अपनी ही शोध टीम पर लागू किया। उन्होंने पाया कि मुख्य लेखकों में से एक का ध्यान (मेडिटेशन) की परंपरा से व्यक्तिगत संबंध था, जिसे उपकरण ने सही ढंग से पैमाने पर एक एकल बिंदु के रूप में पहचाना। इस स्व-जांच ने प्रदर्शित किया कि इस प्रणाली का उपयोग पारदर्शिता के साथ किया जा सकता है, यहाँ तक कि उन लोगों द्वारा भी जिन्होंने इसे बनाया है।
यह शोध पत्र इस पैमाने को एक कार्य प्रगति पर (work in progress) के रूप में प्रस्तुत करता है, एक "जीवित उपकरण" (living instrument) के रूप में जिसे दूसरों के उपयोग और परीक्षण के लिए वैज्ञानिक समुदाय को जारी किया जा रहा है। लेखक स्वीकार करते हैं कि उपकरण को अभी तक हर स्थिति में पक्षपाती परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए सिद्ध नहीं किया गया है, और "उच्च जोखिम" स्कोर के लिए क्या सीमा है, यह एक निश्चित नियम के बजाय एक अस्थायी सुझाव है। वे अन्य शोध टीमों को अपने स्वयं के दौरों में इस पैमाने का उपयोग करने और अपने परिणाम एक सार्वजनिक रजिस्ट्री में साझा करने के लिए आमंत्रित करते हैं। यह सामूहिक प्रयास पर्याप्त वास्तविक दुनिया का डेटा एकत्र करने के लिए है ताकि अंततः यह सिद्ध किया जा सके कि क्या पैमाना वास्तव में उन अध्ययनों की पहचान करता है जहाँ लगाव सच्चाई को झुका रहा है। इन छिपे हुए प्रभावों को पहचानने के लिए एक स्पष्ट, साझा पद्धति प्रदान करके, शोधकर्ता वैज्ञानिक साक्ष्य की समीक्षा करने की प्रक्रिया को अधिक सुसंगत और भरोसेमंद बनाने की आशा करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि हम जो निष्कर्ष निकालते हैं वे तथ्यों पर आधारित हों, न कि उन वैज्ञानिकों की व्यक्तिगत प्रतिबद्धताओं पर जिन्होंने उन्हें एकत्र किया है।
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