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Prognostic value of Musashi 2 (MSI2) in cancer patients: A systematic review and meta-analysis

2026-08-06 15:10

🔍 耿同学打假报告

论文信息

  • 标题:Prognostic value of Musashi 2 (MSI2) in cancer patients: A systematic review and meta-analysis
  • 作者:Lin Jiang, Shanshan Xue, Jie Xu, Xiaoyang Fu, Jing Wei, Chuanmeng Zhang
  • 期刊:Frontiers in Oncology
  • DOI:10.3389/fonc.2022.969632
  • 发表年份:2022

综合评定:🟠 高度可疑

详细发现

发现 1:引用与分类的严重事实错误(把白血病张冠李戴)

  • 位置:Page 03 (Text), Page 04 (Table 1), Page 05 (Table 2)
  • 描述:文章在正文、表1和表2中,将参考文献 31(Aly RM 2015)的研究一致认定为“急性髓系白血病(AML)”,并以此进行了 AML 的亚组分析。然而,参考文献 31 的真实标题为《Prognostic significance of MSI2 predicts unfavorable outcome in adult b-acute lymphoblastic leukemia》(成人B型急性淋巴细胞白血病)。
  • 证据:ALL(急性淋巴细胞白血病)和 AML(急性髓系白血病)是完全不同的两大类血液系统恶性肿瘤。作者在提取核心数据、判定肿瘤类型时犯了极其低级的错误,且将错就错完成了整个亚组的合并计算。这直接暴露出作者极有可能根本没有认真阅读原文献,甚至数据提取过程存在盲目编造(瞎填)的嫌疑。
  • 严重程度:🔴
  • 复核状态:✅ 成立

发现 2:核心汇总数据出现多处数学计算错误(随机数生成器都不如)

  • 位置:Page 07 (Table 3)
  • 描述:在表3(临床病理特征汇总表)中,作者报告的“总患者数”与他们自己列出的参考文献组合所对应的样本量之和对不上。
  • 证据
    1. Age (年轻 vs 老年):引用文献组合包含研究 16, 19, 21, 22, 24, 25, 27, 28, 30, 32, 33, 34。根据表1样本量相加(105+75+180+126+82+162+62+164+67+181+149+51),实际总数应为 1404,但表格中赫然写着 1414
    2. Gender (男性 vs 女性):引用组合为 16, 21, 27, 28, 30, 31, 32, 34, 35, 36, 37。根据表1相加(105+180+62+164+67+118+181+51+454+101+120),实际总数为 1603,表格却写着 1650,凭空多出了 47 人。
    3. Lymph node metastasis (淋巴结转移):引用组合为 16, 19, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 34。实际相加(105+75+180+126+82+162+85+62+164+67+51)为 1159,表格中却标为 1166
      连小学生级别的加法都算不对,很难相信其复杂的 HR/OR 统计过程是严谨可靠的。这强烈暗示其数据提取表可能是一笔糊涂账,或者后期的统计运算存在严重的漏项错项。
  • 严重程度:🔴
  • 复核状态:✅ 成立

发现 3:方法学描述与表格呈现的自相矛盾

  • 位置:Page 04 (Table 1)
  • 描述:表1的数据录入存在明显的格式错误和不一致。
  • 证据
    1. 在 Zhao HZ 2016 的随访时间一栏,填写的不是具体的月数值,而是莫名其妙的“Median”(中位数)。
    2. Thol F 2013 的质量评分一栏写的是“8/6”,而其他所有研究的评分都只有单个数字。结合该研究同时报告了 OS 和 DFS,这说明作者在提取数据时连基本的表格统稿都没做完,直接把带有备忘录或分支记录的草稿表原封不动地贴上去了。
  • 严重程度:🟡
  • 复核状态:✅ 成立

耿同学辣评

做 Meta 分析就像给大伙儿做大锅菜,你不用自己种菜,但起码得把白菜和萝卜分清楚吧?这篇论文倒好,硬生生把“淋巴细胞白血病”当成了“髓系白血病”来炒;更绝的是,连数瓜子的算术题(加法)都能在一页纸上错出三个不同的答案。reviewer 审稿的时候是不是连摘要都没看,闭着眼睛点的同意啊?数学是体育老师教的也不能这么离谱!

建议后续行动

  • 联系作者要求提供原始数据提取表(Excel表)进行核对
  • 在 PubPeer 上提出质疑
  • 向期刊编辑部举报(要求核对亚组分类错误及基础加法错误)

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成,仅供学术讨论参考。
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