John PA Ioannidis ( / ˌ iː ə n iː d ɪ s / EE -ə- NEE -diss ; Griechisch : Ιωάννης Ιωαννίδης , ausgesprochen [i.oˈanis i.oaˈniðis] ; geboren am 21. August 1965) ist ein Griechisch-amerikanischer Arzt, Wissenschaftler, Autor und Professor an der Stanford University , der Beiträge zur evidenzbasierten Medizin , Epidemiologie und klinischen Forschung geleistet hat . Ioannidis erforscht die wissenschaftliche Forschung selbst ( Metaforschung ) vor allem in der klinischen Medizin und den Sozialwissenschaften .

Er war Mitglied des Redaktionsausschusses von über zwanzig wissenschaftlichen Zeitschriften, darunter das Journal of the American Medical Association ( JAMA ), das Journal of the National Cancer Institute ( JNCI ) und The Lancet .

Ioannidis' Essay „ Warum die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse falsch sind “ aus dem Jahr 2005 war mit über drei Millionen Aufrufen bis 2020 der meistaufgerufene Artikel in der Geschichte der Public Library of Science (PLOS). [ 1 ] [ 2 ]

Ioannidis war ein prominenter Gegner der Lockdowns während der COVID-19-Pandemie und wurde beschuldigt, Verschwörungstheorien über die COVID-19-Maßnahmen sowie die Maßnahmen zum Schutz der öffentlichen Gesundheit und Sicherheit verbreitet zu haben. [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]

Frühes Leben und Bildung

Geboren 1965 in New York City, wuchs Ioannidis in Athen , Griechenland, auf. [ 7 ] Er schloss sein Studium am Athens College 1984 als Jahrgangsbester ab und erhielt zahlreiche Auszeichnungen, darunter den Nationalpreis der Griechischen Mathematischen Gesellschaft . [ 8 ] Er absolvierte 1990 als Jahrgangsbester sein Medizinstudium an der Universität Athen und absolvierte anschließend seine Facharztausbildung in Innerer Medizin an der Harvard University . Er forschte im Rahmen eines Stipendiums an der Tufts University im Bereich Infektionskrankheiten [ 9 ] und promovierte 1996 an der Universität Athen in Biopathologie. [ 10 ]

Karriere

Er ist ein sehr häufig zitierter medizinischer Forscher mit einem h-Index von 278 bei Google Scholar im Januar 2026. [ 11 ]

Von 1998 bis 2010 war Ioannidis Leiter des Lehrstuhls für Hygiene und Epidemiologie an der Medizinischen Fakultät der Universität Ioannina . 2002 wurde er außerordentlicher Professor an der Medizinischen Fakultät der Tufts University . [ 12 ] [ 8 ] Er war außerdem Präsident der Gesellschaft für Forschungsmethodik (Society for Research Synthesis Methodology) . [ 8 ]

Er bekleidet vier akademische Positionen an der Stanford University : Professor für Medizin, Professor für Epidemiologie und Bevölkerungsgesundheit, Professor (ehrenhalber) für Statistik und Professor (ehrenhalber) für Biomedizinische Datenwissenschaft. [ 10 ] [ 5 ] Er ist Direktor des Stanford Prevention Research Center und gemeinsam mit Steven N. Goodman Co-Direktor des Meta-Research Innovation Center an der Stanford University . [ 13 ] [ 14 ]

Forschung

John Ioannidis (2005), „ Warum die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse falsch sind “ [ 15 ]

Ioannidis' 2005 veröffentlichte Arbeit „ Warum die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse falsch sind “ [ 2 ] ist die meist heruntergeladene Publikation in der Public Library of Science . [ 10 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] Darin argumentiert Ioannidis, dass die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse nicht den hohen wissenschaftlichen Standards entsprechen. Er beschreibt zudem die Replikationskrise in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen, darunter Genetik [ 19 ] , klinische Studien [ 20 ] , Neurowissenschaften [ 21 ] und Ernährungswissenschaft [ 22 ] . Seine Arbeit zielt darauf ab , Lösungen für Probleme in der Forschung zu finden und Forschungsmethoden zu optimieren. [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] In einer Reihe von fünf Artikeln über Forschung, die in The Lancet unter dem Titel „Forschung: Wertsteigerung, Ressourcenschonung“ veröffentlicht wurden, [ 25 ] war Ioannidis Mitautor von Artikeln, die sich mit Priorisierung, Transparenz und der Bewertung vorhandener Evidenz bei Entscheidungen über die Forschungsförderung befassten , um den Bedürfnissen der Forschungsnutzer gerecht zu werden [ 26 ] und untersuchten, wie Schwächen in Forschungsdesign , Methoden und Analyse durch die Einbeziehung erfahrener Statistiker und Methodiker sowie durch die Vermeidung von Interessenkonflikten behoben werden können . [ 27 ] [ 28 ]

Ioannidis' Forschung an der Stanford University konzentriert sich auf Metaanalysen und Metaforschung – die Untersuchung von Studien. [ 29 ] Thomas Trikalinos und Ioannidis prägten den Begriff „Proteus-Phänomen“ , um die Tendenz zu beschreiben, dass frühere Studien zu einem Thema größere Effekte feststellen als spätere. [ 30 ]

Er war einer der ersten und einflussreichsten öffentlichen Kritiker von Theranos , dem inzwischen insolventen Silicon-Valley-Startup für Bluttests, das in seiner Blütezeit mit bis zu neun Milliarden Dollar bewertet wurde. Er kritisierte das Unternehmen für seine „versteckte Forschung“, deren Ergebnisse anderen Wissenschaftlern nicht zur Verfügung gestellt wurden. [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ]

Meta-Forschung

Ioannidis definiert Metaforschung als die „Themenbereiche Methoden, Berichterstattung, Reproduzierbarkeit, Evaluation und Anreize (wie man Wissenschaft betreibt, berichtet, verifiziert, korrigiert und belohnt)“ [ 34 ] . Er hat umfangreiche Bewertungen des Vorhandenseins von Indikatoren für reproduzierbare und transparente Forschung durchgeführt, wie z. B. Datenaustausch , Codeaustausch , Protokollregistrierung, Offenlegung von Finanzierung und Interessenkonflikten in den biomedizinischen Wissenschaften [ 35 ] , den Sozialwissenschaften [ 36 ] und der Psychologie [ 37 ] . Er hat Initiativen zur Definition [ 38 ] und Verbesserung der Reproduzierbarkeit in der Wissenschaft [39], z . B. der computergestützten Reproduzierbarkeit [ 40 , 41 ] , geleitet bzw. mitgeleitet , um Forschungsverschwendung bei Studiendesign, -durchführung und -analyse zu reduzieren. [ 42 ] Ioannidis ist Mitautor des Manifests für reproduzierbare Wissenschaft, [ 43 ] einem achtseitigen Dokument, das die Notwendigkeit verdeutlicht, die Mängel im aktuellen wissenschaftlichen Prozess zu beheben und die „Reproduzierbarkeitskrise“ in der Wissenschaft abzumildern. [ 44 ]

In seinem Artikel „Warum die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse falsch sind“ (2005) untersuchte Ioannidis, warum die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse nicht validiert werden können. [ 2 ] In einem späteren Artikel in PLOS Medicine (2014) erörterte er, wie sich diese Situation verbessern und mehr veröffentlichte Forschungsergebnisse bestätigen lassen [ 45 ]. In einem dritten Artikel (2016) zeigte er auf, warum insbesondere klinische Forschung häufig nicht aussagekräftig ist und wie dies verbessert werden kann. [ 46 ] Im ersten der drei PLOS-Artikel stellte er fest: „Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Forschungsergebnis zutrifft, sinkt, wenn die Anzahl der in einem Forschungsfeld durchgeführten Studien geringer ist; wenn die Effektstärken kleiner sind; wenn die Anzahl der getesteten Zusammenhänge größer und die Vorauswahl geringer ist; wenn Studiendesigns, Definitionen, Ergebnisse und Analysemethoden flexibler gestaltet sind; wenn finanzielle und andere Interessen und Vorurteile stärker ausgeprägt sind; und wenn mehr Teams in einem wissenschaftlichen Feld nach statistischer Signifikanz streben.“ [ 47 ] In seiner zweiten Publikation erörterte er Lösungsansätze: „Einführung groß angelegter kollaborativer Forschung; Replikationskultur; Registrierung; Austausch; Reproduzierbarkeitspraktiken; verbesserte statistische Methoden; Standardisierung von Definitionen und Analysen; angemessenere (in der Regel strengere) statistische Schwellenwerte; und Verbesserung der Standards für Studiendesign, Peer-Review, Berichterstattung und Verbreitung von Forschungsergebnissen sowie die Ausbildung des wissenschaftlichen Personals.“ [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ] In seiner dritten Publikation schlug er acht Merkmale vor, die für eine nutzbringende klinische Forschung wichtig sind: Problemstellung, Kontextualisierung, Informationsgewinn, Pragmatismus, Patientenorientierung, Wirtschaftlichkeit, Machbarkeit und Transparenz. [ 51 ] Ioannidis wurde eingeladen, seine Ergebnisse als Hauptredner auf der Konferenz „Evidence Live 2016“ zu präsentieren , die gemeinsam vom Centre for Evidence-Based Medicine (CEBM) am Nuffield Department of Primary Care Health Sciences der Universität Oxford und dem BMJ veranstaltet wurde. [ 52 ]

Metaanalyse

Ioannidis hat verschiedene Methoden für Metaanalysen entwickelt und popularisiert und bedeutende konzeptionelle Fortschritte auf diesem Gebiet erzielt. Dazu gehören Methoden zur Beurteilung von Heterogenität und ihrer Unsicherheit [ 53 ], Methoden für Metaanalysen mit mehreren Behandlungen [ 54 ] , Methoden und Prozesse für Umbrella-Reviews [ 55 , 56 ] sowie verschiedene Ansätze zur Identifizierung von Verzerrungen und zur Korrektur von Metaanalyse-Ergebnissen, beispielsweise Publikations- und Berichtsverzerrungen, die zu einer Asymmetrie im Funnel-Plot führen [ 57 ] . Er hat zudem vor dem Missbrauch und der Fehlinterpretation von Bias-Tests gewarnt [ 58 ] . Zusammen mit David Chavalarias katalogisierte er 235 Verzerrungen im gesamten Publikationsbestand der biomedizinischen Forschung [ 59 ] . Ioannidis kritisierte fehlerhafte, irreführende und redundante Metaanalysen und schätzte, dass nur wenige Metaanalysen in der Medizin sowohl frei von Verzerrungen als auch klinisch nützlich sind. [ 60 ] Er hat empirische Auswertungen zur Übereinstimmung der Ergebnisse zwischen Metaanalysen und großen Studien [ 61 ] sowie zwischen randomisierten und nicht-randomisierten Studien durchgeführt. [ 62 ] [ 63 ] [ 64 ]

Evidenzbasierte Medizin

Ioannidis zählt zu den entschiedensten Befürwortern und frühen Verfechtern der evidenzbasierten Medizin . Er warnte jedoch davor, dass diese im Laufe der Jahre, mit zunehmender Bedeutung und Einflussnahme, für andere, oft voreingenommene Zwecke instrumentalisiert wurde. [ 65 ] In einem Essay zu Ehren seines verstorbenen Mentors David Sackett schrieb er:

Einflussreiche randomisierte Studien werden größtenteils von und zum Nutzen der Industrie durchgeführt. Metaanalysen und Leitlinien sind zu einer Massenproduktion geworden, die ebenfalls meist Partikularinteressen dient. Nationale und bundesstaatliche Forschungsgelder fließen fast ausschließlich in Forschung mit geringer Relevanz für die Gesundheitsversorgung. Wir haben das Wachstum von Studienleitern gefördert, die sich vor allem als Manager auszeichnen und immer mehr Geld einstreichen. Diagnose- und Prognoseforschung sowie Bemühungen um individualisierte Behandlungen haben immer wieder zu falschen Versprechungen geführt. Die Risikofaktoren-Epidemiologie hat sich durch die Verwendung von datenmanipulierten Artikeln mit gewollten Autorenschaften hervorgetan und ist geschickt darin geworden, Politik auf der Grundlage von Scheinbeweisen zu diktieren. Unter Marktdruck hat sich die klinische Medizin zu einer finanzorientierten Medizin gewandelt. Vielerorts verschwenden Medizin und Gesundheitswesen gesellschaftliche Ressourcen und werden zu einer Bedrohung für das menschliche Wohlbefinden. Wissenschaftsleugnung und Scharlatane florieren und führen immer mehr Menschen in ihren Lebensentscheidungen, auch in Gesundheitsfragen, in die Irre. Evidenzbasierte Medizin bleibt ein unerfülltes, aber erstrebenswertes Ziel. [ 66 ] [ 67 ]

Er beschrieb vier miteinander verbundene Probleme, die das verursachen, was er als das „medizinische Fehlinformationschaos“ bezeichnet:

Erstens ist ein Großteil der veröffentlichten medizinischen Forschung unzuverlässig oder von unsicherer Zuverlässigkeit, bietet Patienten keinen Nutzen oder ist für Entscheidungsträger nicht hilfreich. Zweitens ist sich die Mehrheit der medizinischen Fachkräfte dieses Problems nicht bewusst. Drittens fehlen ihnen auch die notwendigen Kompetenzen, um die Zuverlässigkeit und den Nutzen medizinischer Evidenz zu beurteilen. Schließlich mangelt es Patienten und ihren Angehörigen häufig an relevanten, präzisen medizinischen Erkenntnissen und fachkundiger Beratung zum Zeitpunkt medizinischer Entscheidungen. [ 68 ] [ 69 ]

Er hat diese Ansichten durch seine Mitarbeit an einer meta-epidemiologischen Studie untermauert, die ergab, dass nur eine von 20 in Cochrane Reviews getesteten Interventionen Vorteile aufweist, die durch hochwertige Evidenz belegt sind [ 70 ] , sowie durch eine verwandte Studie, die zeigt, dass sich die Qualität dieser Evidenz im Laufe der Zeit nicht zu verbessern scheint. [ 71 ]

Statistische Methoden und Schlussfolgerungen

Ioannidis hat methodische und konzeptionelle Beiträge zu den Debatten um den Gebrauch und Missbrauch statistischer Methoden und Schlussfolgerungen geleistet . [ 72 ] Er hat sich für eine Neudefinition der statistischen Signifikanz durch die Forderung strengerer Schwellenwerte ausgesprochen ; [ 73 ] [ 74 ] [ 75 ] er hat strenge Schwellenwerte für die genomweite Signifikanz in der Genetik vorgeschlagen und empirisch validiert ; [ 76 ] und er hat den Ansatz, die statistische Signifikanz gänzlich aufzugeben, kritisiert. [ 77 ] [ 78 ]

Richtlinien für die Berichterstattung

Ioannidis hat maßgeblich zu mehreren einflussreichen Leitlinien für die Berichterstattung über verschiedene Forschungsarten beigetragen, darunter PRISMA für Metaanalysen [ 79 ] , TRIPOD für multivariate Prognose- und Diagnosemodelle [ 80 ] sowie weitere Leitlinien zu klinischen Studien und Beobachtungsstudien . Er ist Hauptautor der CONSORT- Leitlinie zu unerwünschten Ereignissen, die Hinweise zur korrekten Berichterstattung über unerwünschte Ereignisse in randomisierten Studien gibt [ 81 , 82 ] , und hat außerdem zu PRISMA für unerwünschte Ereignisse beigetragen, einer Leitlinie zur Berichterstattung über unerwünschte Ereignisse in Metaanalysen [ 83 , 84 ] .

Genetische und molekulare Epidemiologie

Ioannidis war einer der Ersten, der sich für den Einsatz von Metaanalysen in der genetischen Epidemiologie zur Beurteilung der Replikation [ 85 ] und für die Einbeziehung von Metaanalysen in groß angelegte Konsortien mehrerer Forscher, die genomweite Assoziationsstudien durchführen, einsetzte . [ 86 ] [ 87 ] Er leitete und beteiligte sich an vielen solchen Bemühungen in verschiedenen Bereichen der genetischen Epidemiologie und in anderen Bereichen der molekularen Epidemiologie . [ 88 ] [ 87 ]

Ernährung

Ioannidis hat die Forschungspraxis in der Ernährungsepidemiologie kritisiert und Reformen empfohlen, um die Glaubwürdigkeit der Forschung in diesem Bereich zu verbessern. [ 89 ] [ 90 ] Anhand empirischer Übersichtsarbeiten hat er hervorgehoben, dass einige Studien nahelegen, dass nahezu jeder Nährstoff mit einem erhöhten Krebsrisiko verbunden ist, was unrealistisch ist. [ 91 ] [ 92 ] Er hat außerdem angeregt, der Offenlegung finanzieller und nichtfinanzieller Interessenkonflikte in der Ernährungsforschung mehr Aufmerksamkeit zu widmen. Er war zudem Mitautor der randomisierten DIETFITS-Studie, die keinen Unterschied zwischen einer fettarmen und einer kohlenhydratarmen Ernährung nachweisen konnte. [ 93 ] [ 94 ]

Assoziationsstudien und Big Data

Um die Glaubwürdigkeit der Risikofaktorenforschung zu verbessern , schlug Ioannidis vor, umfassende Assoziationsstudien (AAS) durchzuführen, die alle Expositionen oder die Umwelt einbeziehen. Er erläuterte die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen solchen Studien und genomweiten Assoziationsstudien in der Genetik. [ 95 ] [ 96 ] Durch die gemeinsame Betrachtung aller Risikofaktoren anstatt einzelner Faktoren soll selektive Berichterstattung und Publikationsbias reduziert werden. Ioannidis plädierte zudem für die Nutzung großer nationaler Bevölkerungsdatenbanken mit systematisch erhobenen Daten, um Verzerrungen zu minimieren und die Wahrscheinlichkeit verlässlicher Erkenntnisse zu erhöhen. [ 97 ] Er untersuchte die potenziellen Anwendungsmöglichkeiten solcher Ansätze im Bereich Big Data [ 98 ] und Künstliche Intelligenz . [ 99 ] [ 100 ]

Psychiatrie

Ioannidis hat die Evidenz hinter Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit ( Pharmakotherapie und Psychotherapie ) kritisch bewertet . Er war Mitautor einer Netzwerk-Metaanalyse von über 500 randomisierten Studien zu Antidepressiva, die einen geringen Nutzen dieser Medikamente bei schweren Depressionen aufzeigte . [ 101 ] [ 102 ] [ 103 ] Er wies auf das Potenzial für Sponsoring-Bias in Metaanalysen im Bereich der psychischen Gesundheit hin [ 104 ] [ 105 ] und bewertete empirisch die Gesamtheit der Metaanalysen zu Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit. Dabei kam er zu dem Schluss, dass zwar positive Effekte existieren, diese aber tendenziell gering sind und daher ein Forschungsprogramm zur Identifizierung wirksamerer Interventionen erforderlich ist. [ 106 ]

Neurowissenschaften

Zusammen mit Kollegen hat Ioannidis empirische Auswertungen und Metaanalysen zahlreicher neurowissenschaftlicher Studien durchgeführt und festgestellt, dass mangelnde statistische Aussagekraft ein sehr häufiges Problem darstellt, das sowohl zu falsch-negativen (dem Nichterkennen echter Signale) als auch zu falsch-positiven (dem Auffinden irrtümlicher Signale) Ergebnissen führt. [ 107 ] [ 108 ]

Wirtschaft

In empirischen Auswertungen aller Metaanalysen zu wirtschaftswissenschaftlichen Themen stellten Ioannidis und Kollegen fest, dass die meisten Studien in diesem Bereich klein und unterpowert sind . Mithilfe von Methoden zur Erkennung und Korrektur von Verzerrungen kamen sie zu dem Schluss, dass fast 80 % der in der empirischen wirtschaftswissenschaftlichen Literatur berichteten Effekte übertrieben sind; typischerweise um den Faktor zwei, wobei ein Drittel sogar um den Faktor vier oder mehr überhöht ist. [ 109 ] [ 110 ]

Redaktionelle Ernennungen

Ioannidis war Mitglied des Redaktionsausschusses zahlreicher wissenschaftlicher Zeitschriften [ 10 ] , darunter das European Journal of Clinical Investigation ( Chefredakteur , 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 ] und Research Integrity and Peer Review . , [ 123 ] BioMed Central Infectious Diseases , [ 112 ] Biomarker Research , [ 124 ] Diagnostic and Prognostic Research , [ 125 ] PLoS Medicine , [ 126 ] PLoS Biology , [ 127 ] The Lancet , [ 126 ] Annals of Internal Medicine , [ 126 ] JNCI , [ 126 ] und Science Translational Medicine . [ 126 ]

COVID 19

In einem Leitartikel auf STAT vom 17. März 2020 äußerte Ioannidis die Vermutung, dass die globale Reaktion auf die COVID-19-Pandemie ein „Jahrhundertdebakel“ sein könnte, und forderte die Erhebung verlässlicherer Daten zur Bekämpfung der Pandemie. [ 5 ] Er schätzte grob, dass das Coronavirus in den USA 10.000 Todesfälle verursachen könnte, wenn es 1 % der US-Bevölkerung infizieren würde, argumentierte aber, dass weitere Daten benötigt würden, um die Ausbreitung des Virus abzuschätzen. [ 128 ] [ 3 ] [ 5 ] Tatsächlich verbreitete sich das Virus schließlich weit und forderte in den USA mehr als eine Million Todesopfer. [ 129 ] [ 128 ] [ 3 ] Ioannidis äußerte Zweifel daran, dass Impfstoffe oder Behandlungen rechtzeitig entwickelt und getestet würden, um den Verlauf der Pandemie zu beeinflussen. [ 130 ] Marc Lipsitch , Direktor des Center for Communicable Disease Dynamics an der Harvard T.H. Chan School of Public Health , widersprach Ioannidis' Darstellung der globalen Reaktion in einer Antwort, die am Tag nach Ioannidis' Beitrag auf STAT veröffentlicht wurde. [ 131 ]

Im März 2020 versuchte Ioannidis, ein Treffen im Weißen Haus zu organisieren, bei dem er und seine Kollegen Präsident Donald Trump davor warnen wollten, „das Land für eine sehr lange Zeit lahmzulegen und dadurch so viele Leben zu gefährden“, wie es in einem von ihm eingereichten Vorschlag hieß. Das Treffen kam nicht zustande, doch am 28. März, nachdem Trump erklärt hatte, er wolle das Land bis Ostern wieder öffnen, schrieb Ioannidis an seine Kollegen: „Ich glaube, unsere Ideen sind trotzdem im Weißen Haus angekommen . “ [ 3 ]

Ioannidis bewarb intensiv eine Studie, an der er mitgewirkt hatte: „COVID-19- Antikörper -Seroprävalenz im Santa Clara County, Kalifornien“, veröffentlicht als Preprint am 17. April 2020. Darin wurde behauptet, die tatsächliche Zahl der Infektionen im Santa Clara County liege 50- bis 85-mal höher als die offiziell gemeldeten Zahlen, wodurch die Sterblichkeitsrate des Virus auf lediglich 0,1 % bis 0,2 % sinke. [ n 1 ] [ 133 ] [ 129 ] Ioannidis schlussfolgerte aus der Studie, das Coronavirus sei „nicht das apokalyptische Problem, das wir befürchtet hatten“. [ 134 ] Diese Aussage fand Anklang in rechtsgerichteten Medien, doch die Studie erntete Kritik von zahlreichen Epidemiologen, die die Testverfahren als ungenau und die Methodik als schlampig bezeichneten. [ 135 ] [ 136 ] [ 137 ] David H. Freedman schrieb in Wired , dass die Santa-Clara-Studie Ioannidis' zuvor exzellenten Ruf beschädigt habe und dazu führen könnte, dass zukünftige Wissenschaftlergenerationen ihn als „den Außenseiterwissenschaftler in Erinnerung behalten, der inmitten einer massiven Gesundheitskrise eine mangelhafte Studie verbreitete, die eine absurde rechtsextreme Verschwörungstheorie stützte“. [ 4 ] Ioannidis vertrat außerdem die Ansicht, dass finanzielle Anreize bestanden hätten, COVID-19 auf Totenscheinen anzugeben, weshalb diese während der Pandemie unzuverlässig gewesen seien, sowie die Behauptung, Ärzte hätten COVID-19-Patienten durch verfrühte Intubation getötet. Beide Behauptungen widersprechen den vorliegenden Erkenntnissen. [ 138 ]

Später wurde berichtet, dass die Studie 5.000 US-Dollar vom Gründer der Fluggesellschaft JetBlue erhalten hatte , was Kritik wegen eines möglichen Interessenkonflikts auslöste. [ 139 ] [ 140 ] In einem Gastbeitrag in Scientific American schrieben ehemalige Kollegen von Ioannidis , dass eine Anwaltskanzlei festgestellt habe, dass kein finanzieller Interessenkonflikt bestehe. [ 141 ] Eine Überprüfung durch die Stanford School of Medicine bemängelte Mängel der Studie, darunter die öffentliche Wahrnehmung eines Interessenkonflikts, fand aber „keine Hinweise darauf, dass einer der Geldgeber Einfluss auf die Planung, Durchführung oder Berichterstattung der Studie genommen hat“. [ 128 ]

Inmitten der Kontroverse um seine Arbeit zu COVID-19 und seine häufigen Fernsehinterviews wurde Ioannidis mit Memes und E-Mails belästigt, darunter eine, in der fälschlicherweise behauptet wurde, seine Mutter sei an COVID-19 gestorben. Einige Wissenschaftler und Kommentatoren äußerten Bedenken hinsichtlich der Gegenreaktion und der stark politisierten wissenschaftlichen Debatte im Allgemeinen. [ 128 ] [ 142 ]

Im März 2021 schätzte Ioannidis die weltweite Sterblichkeitsrate durch COVID-19 in einem Artikel im European Journal of Clinical Investigation (EJCI) auf 0,15 %. [ 143 ] In einem Artikel in Science-Based Medicine erklärte David Gorski , der EJCI-Artikel enthalte persönliche Angriffe gegen einen Koautor einer höheren Schätzung, der seine Arbeit auf Twitter kritisiert hatte. [ 129 ]

Im Februar 2022 war Ioannidis Mitautor einer Studie, die die Rolle der Innenraum- und Außenluftqualität bei der Verbreitung von SARS-CoV-2 untersuchte . Die Studie kam zu dem Schluss, dass die Umweltgesundheit ein entscheidender Faktor bei der Prävention von COVID-19 sein könnte, und schlug präventive Maßnahmen wie die Überwachung des CO2- Gehalts in Innenräumen und die mechanische Belüftung vor . [ 144 ]

Im Jahr 2022 veröffentlichte Ioannidis einen Artikel in BMJ Open, in dem er argumentierte, dass die Unterzeichner der Great-Barrington-Erklärung von den Befürwortern des John-Snow-Memorandums als Randgruppe gemieden wurden . Ioannidis zufolge nutzten die Befürworter ihre große Reichweite auf Twitter und anderen sozialen Medien sowie ihre Beiträge in Meinungsartikeln, um eine wissenschaftliche Gruppendenkweise gegen die Unterzeichner zu formen , deren Einfluss – gemessen am Kardashian-Index – geringer war . [ 145 ] [ 146 ] Das BMJ veröffentlichte Reaktionen auf seinen Artikel, darunter einen Kommentar von Gavin Yamey , David Gorski und Gideon Meyerowitz-Katz, in dem sie argumentierten, Ioannidis’ Artikel enthalte „sachliche Fehler, statistische Mängel, mangelnden Schutz der namentlich genannten Forschungsteilnehmer vor Schaden und möglicherweise nicht offengelegte Interessenkonflikte, die die präsentierte Analyse völlig untergraben“. [ 147 ] Im selben Kommentaraustausch im BMJ ging Ioannidis in seiner „Vierten Antwort“ auf die Bedenken von Yamey, Gorski und Meyerovitz-Katz ein und erklärte zusätzlich, dass seine „COVID-19-Veröffentlichungen in der wissenschaftlichen Literatur von Zehntausenden Wissenschaftlern etwa 5.000 Mal zitiert und von Millionen von Menschen diskutiert wurden“. Er wies einen Interessenkonflikt zurück, indem er betonte, dass er weder die Great-Barrington-Erklärung noch eine andere Petition oder Unterschriftensammlung zu COVID-19 unterzeichnet habe, da er die Vorstellung ablehne, dass wissenschaftliche Fragen und Erkenntnisse durch Unterschriftensammlungen entschieden werden könnten, und es vorziehe, dass diese Angelegenheiten in stark moderierten öffentlichen Debatten behandelt würden. [ 148 ]

Rezeption

In den 2000er und 2010er Jahren, als Ioannidis regelmäßig über die Replikationskrise in der Wissenschaft publizierte, kommentierten Beobachter in der populären Presse, dass Ioannidis „möglicherweise einer der einflussreichsten lebenden Wissenschaftler“ [ 149 ] [ 150 ] sei und „seine Rolle als einer der führenden Mythenjäger der Medizin festige“. [ 151 ]

Im Jahr 2014 berichtete The Economist in einem Artikel über das Meta-Research Innovation Center in Stanford über Ioannidis und Steven Goodman [ 152 ] , und George Johnson von der New York Times schrieb einen Artikel über die Bedeutung reproduzierbarer Forschung , in dem er Ioannidis' zwei Arbeiten aus dem Jahr 2005 als entscheidend für die Sensibilisierung der wissenschaftlichen Gemeinschaft für dieses Thema hervorhob, wie später auch die Zeitschrift Nature zum Ausdruck brachte . [ 153 ]

Diese Anerkennung hielt bis Ende der 2010er Jahre an, als Wired Ioannidis als „wohl den Hauptforscher der Replikationskrise“ bezeichnete. [ 110 ] Seine Forschung zur Replizierbarkeit erstreckte sich auf verschiedene Bereiche, darunter die fragwürdigen Statistiken hinter einigen Medikamentenabonnements [ 64 ] und seine Erkenntnisse, dass nur eine Minderheit der viel zitierten Gesundheitsstudien des letzten Jahrzehnts repliziert werden konnte, wobei mindestens jede sechste Studie durch spätere Untersuchungen sogar widerlegt wurde. [ 154 ] Elsevier zitierte seine Analogie der Reproduzierbarkeit in der Forschung mit der „Zähmung eines komplexen Tieres“. [ 155 ] Er kritisierte Theranos zudem frühzeitig . [ 156 ]

Ioannidis' Popularität begann jedoch während der COVID-19-Pandemie zu schwinden. Einige Kollegen kritisierten seine Rhetorik und den scheinbaren Verlust an Objektivität im Vergleich zu seinen früheren Arbeiten. [ 157 ] Besonders kritisiert wurde ein Leitartikel in STAT News vom März 2020, in dem er die Pandemie auf maximal 10.000 Todesfälle prognostizierte. [ 158 ] David Gorski beschrieb 2021 in seinem Artikel „Was ist bloß mit John Ioannidis passiert?“ Ioannidis' Aussagen zu COVID-19 als hetzerisch und politisch motiviert und warf ihm eklatante persönliche Angriffe vor. Gorski bezeichnete Ioannidis als „abschreckendes Beispiel dafür, wie selbst Wissenschaftswächter der Hybris verfallen können“. [ 129 ] Ioannidis bestritt später, andere Forscher verspottet zu haben, die ihre Besorgnis über die Todeszahlen der Pandemie geäußert hatten. [ 159 ]

Auszeichnungen und Ehrungen

Ioannidis wurde zum Mitglied der National Academy of Medicine [ 160 ] , der Europäischen Akademie der Wissenschaften und Künste [ 161 ], der Europäischen Akademie für Krebsforschung [ 162 ] , der Amerikanischen Epidemiologischen Gesellschaft [ 162 ] und der Association of American Physicians [ 163 ] gewählt . Für die Amtszeit 2022–2023 ist er Vizepräsident und designierter Präsident der Association of American Physicians [ 163 ] [ 10 ] .

Siehe auch

Anmerkungen

  1. Am 11. Mai revidierten die Autoren der Studie die Ergebnisse mit neuen Zahlen , wonach die tatsächliche Infektionszahl 54-mal höher lag als die offiziell gemeldete. [ 132 ] [ 129 ]

Referenzen

  1. ^ Durchsuchen Sie die „Best in Class“-Artikel von PLOS – Top Views , Public Library of Science, archiviert vom Original am 22. Oktober 2020 , abgerufen am 15. Oktober 2020
  2. ^ a b c Ioannidis, John PA (30. August 2005), „Warum die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse falsch sind“, PLOS Medicine , 2 (8) e124, doi : 10.1371/journal.pmed.0020124 , PMC 1182327 , PMID 16060722 , 3.128.135 Aufrufe  
  3. ^ a b c d Lee, Stephanie M. (24. Juli 2020). „Eine Elitegruppe von Wissenschaftlern versuchte im März, Trump vor Lockdowns zu warnen“ . BuzzFeed News . Archiviert vom Original am 26. Juli 2020. Abgerufen am 26. Juli 2020 .
  4. ^ a b David H. Freedman (1. Mai 2020). „Ein Prophet wissenschaftlicher Strenge – und ein Covid-Skeptiker“ . Wired . Archiviert vom Original am 24. Mai 2020. Abgerufen am 24. Mai 2020 .
  5. „ Ein Fiasko bahnt sich an ? Während die Coronavirus-Pandemie um sich greift, treffen wir Entscheidungen ohne verlässliche Daten . “ Stat . 17. März 2020. Archiviert vom Original am 5. April 2020. Abgerufen am 26. April 2020 .
  6. ^ Antiochou, Konstantina; Psillos, Stathis (2022), „Wie man mit vernünftigen wissenschaftlichen Meinungsverschiedenheiten umgeht: Der Fall COVID-19“, in: Oswald, Steve; Lewiński, Marcin; Greco, Sara; Villata, Serena (Hrsg.), Die Pandemie der Argumentation , Bd. 43, Cham: Springer International Publishing, S.  65–83 , doi : 10.1007/978-3-030-91017-4_4 , ISBN 978-3-030-91016-7
  7. ^ John Ioannidis. Archiviert am 22. Februar 2014 in der Wayback Machine der Harvard School of Public Health.
  8. ^ a b c Ioannidis, John PA „Lebenslauf“ (PDF) . UoI. Archiviert vom Original (PDF) am 21. Juli 2011 . Abgerufen am 4. November 2010 .
  9. ^ Freedman, David H. (2010). Falsch: Warum Experten uns immer wieder im Stich lassen . Little, Brown & Co. ISBN 978-0-316-02378-8Geboren 1965 in den Vereinigten Staaten als Sohn zweier Ärzte, wuchs er in Athen auf, wo er ein außergewöhnliches Talent für Mathematik zeigte und den höchsten griechischen Schüler-Mathematikpreis gewann.
  10. ^ a b c d e f „John PA Ioannidis“ . Stanford-Profile . Archiviert vom Original am 11. Dezember 2019 . Abgerufen am 24. April 2020 .
  11. ^ Aguillo, Isidro F. (September 2020). „Highly Cited Researchers (h>100) according to their Google Scholar Citations public profiles“ . webometrics.info . Archiviert vom Original am 29. Januar 2021. Abgerufen am 31. Januar 2021 .
  12. ^ „John PA Ioannidis“ . Abteilung für Hygiene und Epidemiologie, Medizinische Fakultät der Universität Ioannina. Archiviert vom Original am 14. Februar 2009. Abgerufen am 31. Dezember 2008 .
  13. ^ „John PA Ioannidis“ . CAP Profiles . Stanford School of Medicine . Archiviert vom Original am 4. Juli 2014. Abgerufen am 24. Mai 2014 .
  14. ^ „Präventionsforschungszentrum“ . Stanford School of Medicine . Archiviert vom Original am 29. Juni 2014. Abgerufen am 24. Mai 2014 .
  15. ^ Ioannidis, JPA (2005). „Warum die meisten veröffentlichten Forschungsergebnisse falsch sind“ . PLOS Medicine . 2 (8) e124. doi : 10.1371/journal.pmed.0020124 . PMC 1182327. PMID 16060722 .  
  16. ^ „Häufig zitierte Forscher“ . Archiviert vom Original am 2. April 2012. Abgerufen am 17. September 2015 .
  17. ^ Robert Lee Hotz (14. September 2007). „Die meisten wissenschaftlichen Studien scheinen durch schlampige Analysen verfälscht zu sein“ . The Wall Street Journal . Archiviert vom Original am 24. Dezember 2016. Abgerufen am 5. Dezember 2016 .
  18. ^ „PLOS ONE: Suchergebnisse“ . journals.plos.org . Archiviert vom Original am 18. Februar 2022. Abgerufen am 18. Februar 2022 .
  19. ^ Ioannidis, John PA; Ntzani, Evangelia E.; Trikalinos, Thomas A.; Contopoulos-Ioannidis, Despina G. (1. November 2001). „Replikationsvalidität genetischer Assoziationsstudien“. Naturgenetik . 29 (3): 306–309 . doi : 10.1038/ng749 . ISSN 1061-4036 . PMID 11600885 . S2CID 6742347 .   
  20. ^ Ebrahim, Shanil; Sohani, Zahra N.; Montoya, Luis; Agarwal, Arnav; Thorlund, Kristian; Mills, Edward J.; Ioannidis, John PA (10. September 2014). „REAnalysen randomisierter klinischer Studiendaten“ . JAMA . 312 (10): 1024–1032 . doi : 10.1001/jama.2014.9646 . ISSN 0098-7484 . PMID 25203082 .  
  21. ^ Button, Katherine S.; Ioannidis, John PA; Mokrysz, Claire; Nosek, Brian A.; Flint, Jonathan; Robinson, Emma SJ; Munafò, Marcus R. (1. Mai 2013). „Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience“ . Nature Reviews Neuroscience . 14 (5): 365–376 . doi : 10.1038/nrn3475 . ISSN 1471-003X . PMID 23571845 .  
  22. ^ Ioannidis, John PA (11. September 2018). „ Die Herausforderung der Reform der ernährungsepidemiologischen Forschung“ . JAMA . 320 (10): 969–970 . doi : 10.1001/jama.2018.11025 . ISSN 0098-7484 . PMID 30422271. S2CID 53293211. Archiviert vom Original am 22. Januar 2021. Abgerufen am 8. August 2020 .   
  23. ^ Begley, C. Glenn; Ioannidis, John PA (2. Januar 2015). „Reproduzierbarkeit in der Wissenschaft: Verbesserung des Standards für die Grundlagen- und präklinische Forschung“ . Circulation Research . 116 (1): 116–126 . doi : 10.1161/CIRCRESAHA.114.303819 . ISSN 1524-4571 . PMID 25552691 .  
  24. ^ Ioannidis, John PA (21. Oktober 2014). „Wie man mehr veröffentlichte Forschungsergebnisse wahr macht“ . PLOS Med . 11 (10) e1001747. doi : 10.1371/ journal.pmed.1001747 . PMC 4204808. PMID 25334033 .  
  25. ^ a b „Forschung: Wertsteigerung, Abfallreduzierung“ . www.thelancet.com . Archiviert vom Original am 5. November 2021. Abgerufen am 12. Februar 2022 .
  26. ^ Chalmers, Iain; Bracken, Michael B.; Djulbegovic, Ben; Garattini, Silvio; Grant, Jonathan; Gülmezoglu, A. Metin; Howells, David W.; Ioannidis, John PA; Oliver, Sandy (11. Januar 2014). „Wie man den Wert steigert und Verschwendung reduziert , wenn Forschungsprioritäten festgelegt werden“ . The Lancet . 383 (9912): 156–165 . doi : 10.1016/S0140-6736(13)62229-1 . ISSN 0140-6736 . PMID 24411644. S2CID 26542330. Archiviert vom Original am 18. Mai 2022. Abgerufen am 12. Februar 2022 .   
  27. ^ Ioannidis, John PA; Greenland, Sander; Hlatky, Mark A.; Khoury, Muin J.; Macleod, Malcolm R.; Moher, David; Schulz, Kenneth F.; Tibshirani, Robert (11. Januar 2014). „Wertsteigerung und Abfallvermeidung in Forschungsdesign, -durchführung und -analyse“ . The Lancet . 383 (9912): 166–175 . doi : 10.1016/S0140-6736(13)62227-8 . ISSN 0140-6736 . PMC 4697939. PMID 24411645 .   
  28. ^ „NIH an Forscher: Glaubwürdigkeit zählt“ . www.medpagetoday.com . 27. Januar 2014. Archiviert vom Original am 6. Dezember 2021. Abgerufen am 13. Mai 2022 .
  29. ^ Joan O'C. Hamilton (2012), „Something Doesn't Add Up“ , Stanford Magazine , archiviert vom Original am 11. Mai 2020 , abgerufen am 16. Mai 2020
  30. ^ Handbuch der Metaanalyse in Ökologie und Evolution , Princeton University Press, 2013, S. 240, ISBN 978-0-691-13729-2
  31. ^ Cha, Ariana Eunjung (3. Juli 2015). „Theranos-Bluttest: Die unglaublich einflussreiche Stanford-Professorin, die das Unternehmen wegen seiner ‚heimlichen Forschung‘ anprangerte“" . The Washington Post . ISSN  0190-8286 . Archiviert vom Original am 15. Dezember 2021 . Abgerufen am 19. November 2021 ."
  32. ^ Paul, Keri (30. August 2021). "„Das Versprechen verkaufen“: Was das Silicon Valley aus dem Fall von Theranos gelernt hat . The Guardian . Archiviert vom Original am 19. November 2021. Abgerufen am 19. November 2021 .
  33. ^ Ioannidis, John PA (17. Februar 2015). „Stealth Research: Is Biomedical Innovation Happening Outside the Peer-Reviewed Literature?“. JAMA . 313 (7): 663–664 . doi : 10.1001/jama.2014.17662 . ISSN 0098-7484 . PMID 25688775 .  
  34. ^ Ioannidis, John PA; Fanelli, Daniele; Dunne, Debbie Drake; Goodman, Steven N. (2. Oktober 2015). „ Metaforschung: Bewertung und Verbesserung von Forschungsmethoden und -praktiken“ . PLOS Biology . 13 (10) e1002264. doi : 10.1371/journal.pbio.1002264 . ISSN 1545-7885 . PMC 4592065. PMID 26431313 .   
  35. ^ Iqbal, Shareen A.; Wallach, Joshua D.; Khoury, Muin J.; Schully, Sheri D.; Ioannidis, John PA (4. Januar 2016). „ Reproduzierbare Forschungspraktiken und Transparenz in der biomedizinischen Literatur“ . PLOS Biology . 14 (1) e1002333. doi : 10.1371/journal.pbio.1002333 . ISSN 1545-7885 . PMC 4699702. PMID 26726926 .   
  36. ^ Hardwicke, Tom E.; Wallach, Joshua D.; Kidwell, Mallory C.; Bendixen, Theiss; Crüwell, Sophia; Ioannidis, John PA (2020). „Eine empirische Bewertung von Transparenz und Reproduzierbarkeit in der Forschung der Sozialwissenschaften (2014–2017)“ . Royal Society Open Science . 7 (2) 190806. Bibcode : 2020RSOS....790806H . doi : 10.1098 / rsos.190806 . PMC 7062098. PMID 32257301 .  
  37. ^ Hardwicke, Tom E.; Thibault, Robert T.; Kosie, Jessica E.; Wallach, Joshua D.; Kidwell, Mallory C.; Ioannidis, John PA (8. März 2021). „Estimating the Prevalence of Transparency and Reproducibility-Related Research Practices in Psychology (2014–2017)“ . Perspectives on Psychological Science . 17 (1): 239–251 . doi : 10.1177 / 1745691620979806 . ISSN 1745-6916 . PMC 8785283. PMID 33682488 .   
  38. ^ „Define Your Terms“ . Genomeweb . 3. Juni 2016. Archiviert vom Original am 11. September 2019. Abgerufen am 22. März 2022 .
  39. ^ Begley, C. Glenn; Ioannidis, John PA (2. Januar 2015). „Reproduzierbarkeit in der Wissenschaft: Verbesserung des Standards für die Grundlagen- und präklinische Forschung“ . Circulation Research . 116 (1): 116–126 . doi : 10.1161/CIRCRESAHA.114.303819 . ISSN 1524-4571 . PMID 25552691. S2CID 3587510 .   
  40. ^ Urbana-Champaign, University of Illinois at. „Bericht schlägt Standards für den Austausch von Daten und Code in computergestützten Studien vor“ . phys.org . Archiviert vom Original am 22. März 2022. Abgerufen am 22. März 2022 .
  41. ^ Stodden, Victoria; McNutt, Marcia; Bailey, David H.; Deelman, Ewa ; Gil, Yolanda; Hanson, Brooks; Heroux, Michael A.; Ioannidis, John PA; Taufer, Michela (9. Dezember 2016). „Verbesserung der Reproduzierbarkeit von Rechenmethoden“ . Science . 354 ( 6317): 1240–1241 . Bibcode : 2016Sci...354.1240S . doi : 10.1126/science.aah6168 . ISSN 1095-9203 . PMID 27940837. S2CID 32551384 .   
  42. ^ Ioannidis, John PA; Greenland, Sander; Hlatky, Mark A.; Khoury, Muin J.; Macleod, Malcolm R.; Moher, David; Schulz, Kenneth F.; Tibshirani, Robert (11. Januar 2014). „Wertsteigerung und Abfallvermeidung in Forschungsdesign, -durchführung und -analyse“ . The Lancet . 383 (9912): 166–175 . doi : 10.1016/S0140-6736(13)62227-8 . ISSN 0140-6736 . PMC 4697939. PMID 24411645 .   
  43. ^ Munafò, Marcus R.; Nosek, Brian A.; Bischof, Dorothy VM; Button, Katherine S.; Chambers, Christopher D.; Percie du Sert, Nathalie; Simonsohn, Uri; Wagenmakers, Eric-Jan; Ware, Jennifer J.; Ioannidis, John PA (10. Januar 2017). „Ein Manifest für reproduzierbare Wissenschaft“ . Natur menschliches Verhalten . 1 (1): 0021. doi : 10.1038/s41562-016-0021 . ISSN 2397-3374 . PMC 7610724 . PMID 33954258 .   
  44. ^ MacDonald, Fiona (11. Januar 2017). „Wissenschaftler haben einen 8-seitigen Plan zur Behebung der Probleme in der Wissenschaft entworfen“ . ScienceAlert . Archiviert vom Original am 14. Dezember 2021. Abgerufen am 22. März 2022 .
  45. ^ Ioannidis, John PA (21. Oktober 2014). „Wie man mehr veröffentlichte Forschungsergebnisse wahr macht“ . PLOS Medicine . 11 (10) e1001747. doi : 10.1371/journal.pmed.1001747 . ISSN 1549-1676 . PMC 4204808. PMID 25334033 .   
  46. ^ Ioannidis, John PA (21. Juni 2016). „ Warum die meisten klinischen Studien nutzlos sind“ . PLOS Medicine . 13 (6) e1002049. doi : 10.1371/journal.pmed.1002049 . ISSN 1549-1676 . PMC 4915619. PMID 27328301 .   
  47. ^ „Ioannidis 2005 PLoS Med - Bioblast“ . www.bioblast.at . Archiviert vom Original am 6. August 2016. Abgerufen am 22. März 2022 .
  48. ^ „Artikel: Wie man mehr veröffentlichte Forschungsergebnisse wahr macht • Global Health Trials“ . globalhealthtrials.tghn.org . Archiviert vom Original am 13. April 2022. Abgerufen am 22. März 2022 .
  49. ^ Woolston, Chris (29. Oktober 2014). „Ein Leitfaden zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit von Ergebnissen“ . Nature . doi : 10.1038 /nature.2014.16222 . ISSN 1476-4687 . S2CID 111524123. Archiviert vom Original am 25. März 2022. Abgerufen am 25. März 2022 .  
  50. ^ „Wie können wir unsere wissenschaftliche Praxis verbessern? – Technology Org“ . 29. Oktober 2014. Archiviert vom Original am 18. Mai 2022. Abgerufen am 25. März 2022 .
  51. ^ „Reform der klinischen Forschung zur Abfallreduzierung | Science 2.0“ . www.science20.com . 27. August 2014. Abgerufen am 25. März 2022 .
  52. ^ „Archivierte Kopie“ (PDF) . Archiviert vom Original (PDF) am 18. Mai 2022.{{cite web}}: CS1 Wartung: Archivierte Kopie als Titel ( Link )
  53. ^ Ioannidis, John PA; Patsopoulos, Nikolaos A.; Evangelou, Evangelos (3. November 2007). „Unsicherheit bei Heterogenitätsschätzungen in Metaanalysen“ . BMJ (Clinical Research Ed.) . 335 (7626): 914–916 . doi : 10.1136/bmj.39343.408449.80 . ISSN 1756-1833 . PMC 2048840 . PMID 17974687 .   
  54. ^ Salanti, Georgia; Ades, AE; Ioannidis, John PA (Februar 2011). „Grafische Methoden und numerische Zusammenfassungen zur Darstellung von Ergebnissen aus Metaanalysen mit mehreren Behandlungen: Ein Überblick und eine Anleitung“. Journal of Clinical Epidemiology . 64 (2): 163–171 . doi : 10.1016/j.jclinepi.2010.03.016 . ISSN 1878-5921 . PMID 20688472 .  
  55. ^ Ioannidis, John PA (13. Oktober 2009). „Integration von Evidenz aus mehreren Metaanalysen: Eine Einführung in Umbrella Reviews, Behandlungsnetzwerke und Metaanalysen mit mehreren Behandlungen“ . Canadian Medical Association Journal . 181 (8): 488–493 . doi : 10.1503/cmaj.081086 . ISSN 1488-2329 . PMC 2761440. PMID 19654195 .   
  56. ^ Bellou, Vanesa; Belbasis, Lazaros; Tzoulaki, Ioanna; Evangelou, Evangelos; Ioannidis, John PA (Februar 2016). „Umweltrisikofaktoren und Parkinson-Krankheit: Eine umfassende Übersicht über Metaanalysen“. Parkinsonismus und verwandte Störungen . 23 : 1–9 . doi : 10.1016/j.parkreldis.2015.12.008 . HDL : 10044/1/31820 . ISSN 1873-5126 . PMID 26739246 .  
  57. Sterne , Jonathan AC; Sutton, Alex J.; Ioannidis, John PA; Terrin, Norma; Jones, David R.; Lau, Joseph; Carpenter, James; Rücker, Gerta; Harbord, Roger M.; Schmid, Christopher H.; Tetzlaff, Jennifer (22. Juli 2011). „Empfehlungen zur Untersuchung und Interpretation der Asymmetrie von Funnel-Plots in Metaanalysen randomisierter kontrollierter Studien“ . BMJ (Clinical Research Ed.) . 343 d4002. doi : 10.1136/bmj.d4002 . ISSN 1756-1833 . PMID 21784880. S2CID 18638787 .   
  58. ^ Ioannidis, John PA (Oktober 2008). „Interpretation von Heterogenitäts- und Bias-Tests in Metaanalysen“. Journal of Evaluation in Clinical Practice . 14 (5): 951–957 . doi : 10.1111/j.1365-2753.2008.00986.x . ISSN 1356-1294 . PMID 19018930 .  
  59. ^ Chavalarias, David; Ioannidis, John PA (1. November 2010). „Science mapping analysis characterizes 235 biases in biomedical research“ . Journal of Clinical Epidemiology . 63 (11): 1205–1215 . doi : 10.1016/j.jclinepi.2009.12.011 . ISSN 0895-4356 . PMID 20400265. Archiviert vom Original am 18. Mai 2022. Abgerufen am 24. März 2022 .  
  60. ^ Ioannidis, John PA (September 2016). „Die Massenproduktion redundanter, irreführender und widersprüchlicher systematischer Reviews und Metaanalysen“ . The Milbank Quarterly . 94 (3): 485–514 . doi : 10.1111/1468-0009.12210 . ISSN 1468-0009 . PMC 5020151. PMID 27620683 .   
  61. ^ Cappelleri, JC; Ioannidis, JP; Schmid, CH; de Ferranti, SD; Aubert, M.; Chalmers, TC; Lau, J. (23.–30. Oktober 1996). „Große Studien vs. Metaanalyse kleinerer Studien: Wie vergleichen sich ihre Ergebnisse?“. JAMA . 276 (16): 1332–1338 . doi : 10.1001/jama.1996.03540160054033 . ISSN 0098-7484 . PMID 8861993 .  
  62. ^ Ioannidis, JP; Haidich, AB; Pappa, M.; Pantazis, N.; Kokori, SI; Tektonidou, MG; Contopoulos-Ioannidis, DG; Lau, J. (15. August 2001). „Vergleich der Evidenz für Behandlungseffekte in randomisierten und nichtrandomisierten Studien“. JAMA . 286 (7): 821–830 . doi : 10.1001/jama.286.7.821 . ISSN 0098-7484 . PMID 11497536 .  
  63. ^ Belluz, Julia (16. Februar 2015). „John Ioannidis hat sein Leben der Quantifizierung der Mängel in der Wissenschaft gewidmet . “ Vox . Archiviert vom Original am 25. März 2022. Abgerufen am 25. März 2022 .
  64. ^ a b Rathi, Akshat (20. September 2016). „Ein Medizinprofessor der Stanford University hat gravierende Mängel in den Beweisen aufgedeckt, die bei der Verschreibung von Medikamenten verwendet werden“ . Quartz . Archiviert vom Original am 24. März 2022. Abgerufen am 24. März 2022 .
  65. ^ Harvey, Lisa A. (Oktober 2017). „Ist die evidenzbasierte Praxis ein sinkendes Schiff?“ Spinal Cord . 55 ( 10): 885. doi : 10.1038/sc.2017.106 . ISSN 1476-5624 . PMID 28984316. S2CID 4702224 .   
  66. ^ Ioannidis, John PA (1. Mai 2016). „ Evidenzbasierte Medizin wurde gekapert: Ein Bericht an David Sackett“ . Journal of Clinical Epidemiology . 73 : 82–86 . doi : 10.1016/j.jclinepi.2016.02.012 . ISSN 0895-4356 . PMID 26934549. Archiviert vom Original am 5. Juli 2017. Abgerufen am 30. März 2022 .  
  67. ^ Oransky, Ivan (16. März 2016). "„Evidenzbasierte Medizin wurde gekapert“: Ein Geständnis von John Ioannidis . Retraction Watch . Archiviert vom Original am 30. März 2022. Abgerufen am 30. März 2022 .
  68. ^ Ioannidis, John PA; Stuart, Michael E.; Brownlee, Shannon; Strite, Sheri A. (28. September 2017). „Wie man das Chaos medizinischer Fehlinformationen überlebt“ . European Journal of Clinical Investigation . 47 (11): 795–802 . doi : 10.1111 / eci.12834 . ISSN 0014-2972 . PMID 28881000. S2CID 5353059 .   
  69. ^ „Wie man das Chaos der medizinischen Fehlinformationen löst“ . Lown Institute . 14. Februar 2020. Archiviert vom Original am 17. April 2021. Abgerufen am 1. April 2022 .
  70. Howick , Jeremy; Koletsi, Despina; John PA, Ioannidis; Madigan, Claire; Pandis, Nikolaos; Loef, Martin; Walach, Harald; Sauer, Sebastian; Kleijnen, Jos; Seehra, Jadbinder; Johnson, Tess; Schmidt, Stefan (2022). „ Die meisten in Cochrane Reviews getesteten Interventionen im Gesundheitswesen sind laut hochwertiger Evidenz nicht wirksam: eine systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse“ . J Clin Epi . 148 : 160–169 . doi : 10.1016/j.jclinepi.2022.04.017 . PMID 35447356. S2CID 248250137 .  
  71. ^Howick, Jeremy; Koletsi, Despina; Pandis P.A., Nikolaos; Fleming, Padhraig; Loef, Martin; Walach, Harald; Schmidt, Stefan; Ioanidis, John P.A. (2020). "The quality of evidence for medical interventions does not improve or worsen: a metaepidemiological study of Cochrane reviews"(PDF). J Clin Epidemiol. 126: 154–159. doi:10.1016/j.jclinepi.2020.08.005. PMID 32890636. S2CID 221512241.
  72. ^Bruce, Peter. "Are Scientists Doing Too Much Research?". Scientific American Blog Network. Archived from the original on January 5, 2022. Retrieved April 9, 2022.
  73. ^Ioannidis, John P. A. (April 10, 2018). "The Proposal to Lower P Value Thresholds to .005". JAMA. 319 (14): 1429–1430. doi:10.1001/jama.2018.1536. ISSN 0098-7484. PMID 29566133.
  74. ^Benjamin, Daniel J.; Berger, James O.; Johannesson, Magnus; Nosek, Brian A.; Wagenmakers, E.-J.; Berk, Richard; Bollen, Kenneth A.; Brembs, Björn; Brown, Lawrence; Camerer, Colin; Cesarini, David (January 2018). "Redefine statistical significance". Nature Human Behaviour. 2 (1): 6–10. doi:10.1038/s41562-017-0189-z. hdl:10281/184094. ISSN 2397-3374. PMID 30980045. S2CID 3291437.
  75. ^"Rethinking Science's Magic Number". www.pbs.org. February 28, 2018. Archived from the original on April 1, 2022. Retrieved April 1, 2022.
  76. ^Panagiotou, Orestis A.; Ioannidis, John P. A.; Genome-Wide Significance Project (February 2012). "What should the genome-wide significance threshold be? Empirical replication of borderline genetic associations". International Journal of Epidemiology. 41 (1): 273–286. doi:10.1093/ije/dyr178. ISSN 1464-3685. PMID 22253303.
  77. ^ Ioannidis, John PA (4. Juni 2019). „Die Bedeutung vordefinierter Regeln und vorab festgelegter statistischer Analysen: Geben Sie die Signifikanz nicht auf“. JAMA . 321 ( 21): 2067–2068 . doi : 10.1001/jama.2019.4582 . ISSN 0098-7484 . PMID 30946431. S2CID 93002033 .   
  78. ^ Resnick, Brian (31. Juli 2017). „Was eine nerdige Debatte über p-Werte über die Wissenschaft aussagt – und wie man das ändern kann“ . Vox . Archiviert vom Original am 7. Mai 2022. Abgerufen am 12. Mai 2022 .
  79. ^ Liberati, Alessandro; Altman, Douglas G.; Tetzlaff, Jennifer; Mulrow, Cynthia; Gøtzsche, Peter C.; Ioannidis, John PA; Clarke, Mike; Devereaux, PJ; Kleijnen, Jos; Moher, David (21. Juli 2009). „ Die PRISMA-Leitlinie für die Berichterstattung systematischer Reviews und Metaanalysen von Studien zur Evaluation von Interventionen im Gesundheitswesen: Erklärung und Erläuterung“ . BMJ . 339 b2700 . doi : 10.1136/bmj.b2700 . ISSN 0959-8138 . PMC 2714672. PMID 19622552. Archiviert vom Original am 2. April 2022. Abgerufen am 3. April 2022 .   
  80. Moons, Karel GM; Altman, Douglas G.; Reitsma, Johannes B.; Ioannidis, John PA; Macaskill, Petra; Steyerberg, Ewout W.; Vickers, Andrew J.; Ransohoff, David F.; Collins, Gary S. (6. Januar 2015). „Transparente Berichterstattung eines multivariablen Vorhersagemodells für die individuelle Prognose oder Diagnose (TRIPOD): Erklärung und Erläuterung“. Annals of Internal Medicine . 162 (1): W1–73. doi : 10.7326 / M14-0698 . hdl : 1874/333472 . ISSN 1539-3704 . PMID 25560730. S2CID 24729487 .   
  81. ^ Ioannidis, John PA; Evans, Stephen JW; Gøtzsche, Peter C.; O'Neill, Robert T.; Altman, Douglas G.; Schulz, Kenneth; Moher, David; CONSORT Group (16. November 2004). „Bessere Berichterstattung über Schäden in randomisierten Studien: Eine Erweiterung der CONSORT-Erklärung“. Annals of Internal Medicine . 141 (10): 781–788 . doi : 10.7326/0003-4819-141-10-200411160-00009 . ISSN 1539-3704 . PMID 15545678. S2CID 17032571 .   
  82. ^ Bandholm, Thomas; Thorborg, Kristian; Ardern, Clare L.; Christensen, Robin; Henriksen, Marius (21. Februar 2022). „Verfassen Ihres klinischen Studienberichts für eine wissenschaftliche Zeitschrift: Der REPORT-Studienleitfaden für effektive und transparente Forschungsberichterstattung ohne Verzerrung“ . British Journal of Sports Medicine . 56 (12): 683–691 . doi : 10.1136/bjsports-2021-105058 . ISSN 0306-3674 . PMC 9163716. PMID 35193854. S2CID 247056557. Archiviert vom Original am 12. Mai 2022. Abgerufen am 12. Mai 2022 .    
  83. ^ Zorzela, Liliane; Loke, Yoon K.; Ioannidis, John P.; Golder, Su; Santaguida, Pasqualina; Altman, Douglas G.; Moher, David; Vohra, Sunita; PRISMAHarms Group (1. Februar 2016). „PRISMA harms checklist: improving harms reporting in systematic reviews“ . BMJ (Clinical Research Ed.) . 352 : i157. doi : 10.1136 / bmj.i157 . ISSN 1756-1833 . PMID 26830668. S2CID 6726816 .   
  84. ^ „PRISMA“ . prisma-statement.org . Archiviert vom Original am 19. März 2022. Abgerufen am 12. Mai 2022 .
  85. ^ Ioannidis, JP; Ntzani, EE; Trikalinos, TA; Contopoulos-Ioannidis, DG (November 2001). „Replikationsvalidität genetischer Assoziationsstudien“. Naturgenetik . 29 (3): 306–309 . doi : 10.1038/ng749 . ISSN 1061-4036 . PMID 11600885 . S2CID 6742347 .   
  86. ^ McCarthy, Mark I.; Abecasis, Gonçalo R.; Cardon, Lon R.; Goldstein, David B.; Little, Julian; Ioannidis, John PA; Hirschhorn, Joel N. (Mai 2008). „Genomweite Assoziationsstudien für komplexe Merkmale: Konsens, Unsicherheit und Herausforderungen“ . Nature Reviews Genetics . 9 (5): 356–369 . doi : 10.1038/nrg2344 . ISSN 1471-0064 . PMID 18398418. S2CID 15032294. Archiviert vom Original am 8. April 2022. Abgerufen am 4. April 2022 .   
  87. ^ a b Holden (6. Juni 2013). „Meta-Forschungsupdate“ . Der GiveWell-Blog . Archiviert vom Original am 17. Mai 2021. Abgerufen am 12. Mai 2022 .
  88. ^ Ioannidis, John PA; Gwinn, Marta; Wenig, Julian; Higgins, Julian PT; Bernstein, Jonine L.; Boffetta, Paolo; Bondy, Melissa; Bray, Molly S.; Brenchley, Paul E.; Buffler, Patricia A.; Casas, Juan Pablo (Januar 2006). „Ein Fahrplan für eine effiziente und zuverlässige Epidemiologie des menschlichen Genoms“. Naturgenetik . 38 (1): 3–5 . doi : 10.1038/ng0106-3 . ISSN 1061-4036 . PMID 16468121 . S2CID 23985692 .   
  89. ^ Armitage, Hanae (16. Juli 2018). „5 Fragen: John Ioannidis fordert strengere Ernährungsforschung“ . Stanford Medicine News Center . Archiviert vom Original am 11. April 2022. Abgerufen am 12. Mai 2022 .
  90. ^ „Ernährung: Ist die Ernährungswissenschaft eine verlässlichere Ratgeberquelle als Ihre Großmutter?“ Bis in alle Ewigkeit! 15. Dezember 2019. Archiviert vom Original am 20. April 2021. Abgerufen am 12. Mai 2022 .
  91. ^ Schoenfeld, Jonathan D.; Ioannidis, John P. A. (2013). „Steht alles, was wir essen, in Zusammenhang mit Krebs? Eine systematische Kochbuchanalyse“. The American Journal of Clinical Nutrition . 97 (1): 127–134 . doi : 10.3945/ajcn.112.047142 . PMID 23193004 . 
  92. ^ O'Connor, Anahad (29. September 2018). „Weitere Belege dafür, dass Ernährungsstudien nicht immer schlüssig sind“ . The New York Times . ISSN 0362-4331 . Archiviert vom Original am 7. April 2022. Abgerufen am 6. April 2022 . 
  93. ^ Gardner, Christopher D.; Trepanowski, John F.; Del Gobbo, Liana C.; Hauser, Michelle E.; Rigdon, Joseph; Ioannidis, John PA; Desai, Manisha; King, Abby C. (20. Februar 2018). „Auswirkung einer fettarmen vs. kohlenhydratarmen Ernährung auf den Gewichtsverlust über 12 Monate bei übergewichtigen Erwachsenen und der Zusammenhang mit dem Genotypmuster oder der Insulinsekretion: Die randomisierte klinische Studie DIETFITS“ . JAMA . 319 ( 7): 667–679 . doi : 10.1001/jama.2018.0245 . ISSN 0098-7484 . PMC 5839290. PMID 29466592 .   
  94. ^ „Fettarm oder kohlenhydratarm? Eine Studie zeigt: Unentschieden . “ ScienceDaily . Archiviert vom Original am 12. Mai 2022. Abgerufen am 12. Mai 2022 .
  95. ^ Ioannidis, John PA; Loy, En Yun; Poulton, Richie; Chia, Kee Seng (18. November 2009). „Erforschung genetischer und nichtgenetischer Determinanten von Krankheiten: Ein Vergleich und vorgeschlagene Vereinheitlichung“ . Wissenschaftliche translationale Medizin . 1 (7): 7ps8. doi : 10.1126/scitranslmed.3000247 . ISSN 1946-6234 . PMID 20368180 . S2CID 366302 . Archiviert vom Original am 7. April 2022 . Abgerufen am 7. April 2022 .   
  96. ^ von Stumm, Sophie; d'Apice, Katrina (Januar 2022). „Vom Genom zum Umwelt: Das Umweltmodell erfassen“ . Perspectives on Psychological Science . 17 (1): 30–40 . doi : 10.1177/1745691620979803 . ISSN 1745-6916 . PMC 8785306. PMID 33645332 .   
  97. ^ Hsing, Ann W.; Ioannidis, John PA (September 2015). „Nationale Bevölkerungsforschung: Erkenntnisse aus der taiwanesischen nationalen Krankenversicherungsdatenbank“. JAMA Internal Medicine . 175 (9): 1527–1529 . doi : 10.1001/jamainternmed.2015.3540 . ISSN 2168-6114 . PMID 26192815 .  
  98. ^ Khoury, Muin J.; Ioannidis, John PA (28. November 2014). „Big Data trifft auf öffentliche Gesundheit“ . Science . 346 (6213): 1054–1055 . Bibcode : 2014Sci...346.1054K . doi : 10.1126 / science.aaa2709 . ISSN 0036-8075 . PMC 4684636. PMID 25430753 .   
  99. ^ Nagendran, Myura; Chen, Yang; Lovejoy, Christopher A.; Gordon, Anthony C.; Komorowski, Matthieu; Harvey, Hugh; Topol, Eric J.; Ioannidis, John PA; Collins, Gary S.; Maruthappu, Mahiben (25. März 2020). „ Künstliche Intelligenz versus Kliniker: Systematische Übersicht zu Studiendesign, Berichtsstandards und Aussagen von Deep-Learning-Studien“ . BMJ . 368 : m689. doi : 10.1136/bmj.m689 . ISSN 1756-1833 . PMC 7190037. PMID 32213531. Archiviert vom Original am 7. April 2022. Abgerufen am 7. April 2022 .   
  100. ^ British Medical Journal. „Bedenken hinsichtlich ‚übertriebener‘ Studienergebnisse zur Überlegenheit von KI gegenüber Ärzten“ . medicalxpress.com . Archiviert vom Original am 28. November 2020. Abgerufen am 12. Mai 2022 .
  101. ^ Cipriani, Andrea; Furukawa, Toshi A.; Salanti, Georgia; Chaimani, Anna; Atkinson, Lauren Z.; Ogawa, Yusuke; Leucht, Stefan; Ruhe, Henricus G.; Turner, Erick H.; Higgins, Julian PT; Egger, Matthias (7. April 2018). „Vergleichende Wirksamkeit und Akzeptanz von 21 Antidepressiva zur Akutbehandlung von Erwachsenen mit schwerer depressiver Störung: eine systematische Übersichtsarbeit und Netzwerk-Metaanalyse“ . Lancet . 391 (10128): 1357–1366 . doi : 10.1016/S0140-6736( 17 )32802-7 . ISSN 1474-547X . PMC 5889788. PMID 29477251 .   
  102. ^ „Antidepressiva: Große Studie belegt ihre Wirksamkeit“ . BBC News . 22. Februar 2018. Archiviert vom Original am 8. April 2022. Abgerufen am 8. April 2022 .
  103. ^ „Diese Antidepressiva sind am wirksamsten, so eine Studie“ . Time . Archiviert vom Original am 8. April 2022. Abgerufen am 8. April 2022 .
  104. ^ Ebrahim, Shanil; Bance, Sheena; Athale, Abha; Malachowski, Cindy; Ioannidis, John PA (1. Februar 2016). „Metaanalysen mit Beteiligung der Industrie werden massiv veröffentlicht und berichten über keine Einschränkungen für Antidepressiva“ . Journal of Clinical Epidemiology . 70 : 155–163 . doi : 10.1016/j.jclinepi.2015.08.021 . ISSN 0895-4356 . PMID 26399904. Archiviert vom Original am 14. September 2018. Abgerufen am 8. April 2022 .  
  105. ^ „Bewertungen medizinischer Studien könnten durch den Einfluss von Geldgebern verfälscht sein“ . NPR.org . Archiviert vom Original am 8. April 2022. Abgerufen am 8. April 2022 .
  106. ^ Leichsenring, Falk; Steinert, Christiane; Rabung, Sven; Ioannidis, John PA (Februar 2022). „Die Wirksamkeit von Psychotherapien und Pharmakotherapien bei psychischen Störungen im Erwachsenenalter: eine Übersichtsarbeit und Metaanalyse aktueller Metaanalysen“ . World Psychiatry . 21 (1): 133–145 . doi : 10.1002/wps.20941 . ISSN 1723-8617 . PMC 8751557. PMID 35015359 .   
  107. ^ Button, Katherine S.; Ioannidis, John PA; Mokrysz, Claire; Nosek, Brian A.; Flint, Jonathan; Robinson, Emma SJ; Munafò, Marcus R. (Mai 2013). „Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience“ . Nature Reviews Neuroscience . 14 (5): 365–376 . doi : 10.1038/nrn3475 . ISSN 1471-0048 . PMID 23571845. S2CID 455476 .   
  108. ^ „Fehlerhafte Statistiken plagen die Neurowissenschaften“ . The Scientist Magazine® . Archiviert vom Original am 4. April 2022. Abgerufen am 9. April 2022 .
  109. ^ Ioannidis, John PA; Stanley, TD; Doucouliagos, Hristos (1. Oktober 2017). „Die Macht der Voreingenommenheit in der Wirtschaftsforschung“ . Das Wirtschaftsjournal . 127 (605): F236 –F265. doi : 10.1111/ecoj.12461 . ISSN 0013-0133 . S2CID 158829482 .  
  110. ^ a b Rogers, Adam. „Eine neue Studie zur Wirtschaftswissenschaft sagt, sie steht immer noch schlecht da“ . Wired . ISSN 1059-1028 . Archiviert vom Original am 20. März 2022. Abgerufen am 9. April 2022 . 
  111. ^ „European Journal of Clinical Investigation“ . www.wolterskluwer.com . Archiviert vom Original am 13. Februar 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  112. ^ a b „BMC Infectious Diseases“ . BioMed Central . Archiviert vom Original am 13. Februar 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  113. ^ a b "Editorial_Board" . Oxford Academic . Archiviert vom Original am 13. Februar 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  114. ^ „Über diese Zeitschrift“ . JAMA . 307 (20): 2127. 23. Mai 2012. doi : 10.1001/jama.307.20.2127 . ISSN 0098-7484 . 
  115. ^ „Editorial Board – Journal of Clinical Epidemiology – Journal – Elsevier“ . www.journals.elsevier.com . Archiviert vom Original am 18. Mai 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  116. ^ „Reviewers“ . The Journal of Infectious Diseases . 188 (12): 1962–1965 . 15. Dezember 2003. doi : 10.1086/380619 . ISSN 0022-1899 . 
  117. ^ Kehoe, Patrick; Cerhan, James R.; Pedersen, Nancy; Wei, Qingyi; Ambrosone, Christine B.; Arnett, Donna K. (31. März 2010). „Editorial Board of International Journal of Molecular Epidemiology and Genetics (Stand: 31. März 2010)“ . International Journal of Molecular Epidemiology and Genetics . 1 (1): 83. ISSN 1948-1756 . PMC 3076753. PMID 21537455 .   
  118. ^ „Journal of Translational Medicine“ . BioMed Central . Archiviert vom Original am 18. Mai 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  119. ^ „Journal of Evaluation in Clinical Practice“ . Wiley Online Library . doi : 10.1111/(ISSN)1365-2753 . Archiviert vom Original am 18. Mai 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  120. ^ „Redaktionsausschuss“ . Oxford Academic . Archiviert vom Original am 30. Oktober 2021. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  121. ^ „Physiological Reviews“ . Physiological Reviews . Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  122. ^ „Royal Society Open Science“ . Royal Society Open Science . 2014. doi : 10.1098/rsos .
  123. ^ „Forschungsintegrität und Peer-Review“ . BioMed Central . Archiviert vom Original am 13. Februar 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  124. ^ „Biomarkerforschung“ . BioMed Central . Archiviert vom Original am 13. Februar 2022. Abgerufen am 13. Februar 2022 .
  125. ^ „Diagnostische und prognostische Forschung“ . BioMed Central . Archiviert vom Original am 14. Februar 2022. Abgerufen am 14. Februar 2022 .
  126. ^ a b c d e "Ioannidis" . MIDAS . Archiviert vom Original am 14. Februar 2022 . Abgerufen am 14. Februar 2022 .
  127. ^ Ioannidis, John PA; Boyack, Kevin W.; Baas, Jeroen (16. Oktober 2020). „Aktualisierte wissenschaftsweite Autorendatenbanken standardisierter Zitierindikatoren“ . PLOS-Biologie . 18 (10) e3000918. doi : 10.1371/journal.pbio.3000918 . ISSN 1545-7885 . PMC 7567353 . PMID 33064726 .   
  128. Jamison , Peter ( 16. Dezember 2020). „ Ein führender Wissenschaftler stellte die Virus-Lockdowns auf Fox News in Frage. Die Gegenreaktion war heftig . “ The Washington Post . Archiviert vom Original am 23. Februar 2021. Abgerufen am 25. März 2021 .
  129. ^ a b c d e „Was zum Teufel ist mit John Ioannidis passiert?“ . Science-Based Medicine . 29. März 2021. Archiviert vom Original am 31. März 2021 . Abgerufen am 31. März 2021 .
  130. ^ Sridhar, Devi (24. März 2022). „Warum können manche Wissenschaftler nicht einfach zugeben, dass sie sich in Bezug auf Covid geirrt haben?“ The Guardian . Archiviert vom Original am 24. März 2022. Abgerufen am 24. März 2022 .
  131. ^ Lipsitch, Marc (18. März 2020). „Wir wissen jetzt genug, um entschlossen gegen Covid-19 vorzugehen. Soziale Distanzierung ist ein guter Anfang . “ Archiviert vom Original am 19. Oktober 2020. Abgerufen am 20. Oktober 2020 .
  132. ^ Ting, Eric (12. Mai 2020). „Forscher korrigieren Ergebnisse einer überraschenden Antikörperstudie der Santa Clara University“ . SF Gate . Archiviert vom Original am 7. August 2020. Abgerufen am 8. August 2020 .
  133. ^ Mallapaty, Smriti (17. April 2020). „ Antikörpertests deuten darauf hin, dass die Coronavirus-Infektionen die offiziellen Zahlen bei Weitem übersteigen“ . Nature . doi : 10.1038 /d41586-020-01095-0 . PMID 32303734. S2CID 215810316. Archiviert vom Original am 21. November 2020. Abgerufen am 25. November 2020 .  
  134. ^ McCormick, Erin (23. April 2020). „Warum Experten zwei vielbeachtete Antikörperstudien in Coronavirus-Hotspots in Frage stellen“ . The Guardian . Archiviert vom Original am 1. Juni 2020. Abgerufen am 21. November 2020 .
  135. ^ Vogel, Gretchen (21. April 2020). „Antikörperstudien, die auf eine massive Untererfassung von Coronavirus-Infektionen hindeuten, könnten unzuverlässig sein“ . Science . doi : 10.1126/science.abc3831 .
  136. ^ Schulson, Michael (24. April 2020). „Eine angesehene Wissenschaftsorganisation sorgt für Aufsehen“ . Undark Magazine . Archiviert vom Original am 4. Dezember 2020. Abgerufen am 22. November 2020 .
  137. ^ „Warum unzuverlässige Tests die Coronavirus-Debatte überschwemmen“ . National Geographic . 6. Mai 2020. Archiviert vom Original am 19. November 2020. Abgerufen am 25. November 2020 .
  138. ^ „Intubationen und Anschuldigungen: Ärzte seien „völlig durchgedreht und hätten Menschen intubiert, die nicht intubiert werden mussten“" . Science-Based Medicine . 19. September 2021. Archiviert vom Original am 30. November 2021 . Abgerufen am 30. November 2021 ."
  139. ^ Lee, Stephanie (15. Mai 2020). „Die Gründerin von JetBlue unterstützte eine Stanford-Studie, die besagte, dass das Coronavirus nicht so tödlich sei“ . Buzzfeed . Archiviert vom Original am 29. Mai 2020. Abgerufen am 30. Mai 2020 .
  140. ^ Landsverk, Gabby. „Eine umstrittene Studie zum Coronavirus wurde laut einer neuen Untersuchung von BuzzFeed News teilweise von einem Airline-Gründer finanziert, der Lockdowns kritisiert hat . “ Business Insider . Archiviert vom Original am 30. Mai 2020. Abgerufen am 30. Mai 2020 .
  141. ^ Brownlee, Jeanne; Lenzer, Shannon. „Die Wissenschaftskriege um COVID“ . Scientific American . Archiviert vom Original am 1. Dezember 2020. Abgerufen am 1. Dezember 2020 .{{cite web}}: CS1 Wartung: Mehrere Namen: Autorenliste ( Link )
  142. ^ „Das Tabu der Herdenimmunität“ . Tablet Magazine . 20. Mai 2020. Archiviert vom Original am 6. April 2021. Abgerufen am 29. März 2021 .
  143. ^ Ioannidis, John PA (2021). „Abgleich der Schätzungen zur globalen Ausbreitung und zur Infektionssterblichkeitsrate von COVID-19: Ein Überblick über systematische Auswertungen“ . European Journal of Clinical Investigation . 51 (5) e13554. doi : 10.1111/eci.13554 . ISSN 1365-2362 . PMC 8250317. PMID 33768536 .   
  144. ^ Piscitelli, Prisco; Miani, Alessandro; Setti, Leonardo; De Gennaro, Gianluigi; Rodo, Xavier; Artinano, Begona; Vara, Elena; Rancan, Lisa; Arien, Javier; Passarini, Fabrizio; Barbieri, Pierluigi (26. Februar 2022). „Die Rolle der Außen- und Innenluftqualität bei der Verbreitung von SARS-CoV-2: Überblick und Empfehlungen der Forschungsgruppe zu COVID-19 und Feinstaub (RESCOP-Kommission)“ . Umweltforschung . 211 113038. Bibcode : 2022ER....21113038P . doi : 10.1016/j.envres.2022.113038 . ISSN 0013-9351 . PMC 8881809 . PMID 35231456 .   
  145. ^ Knapton, Sarah (15. Februar 2022). „Die Debatte um den Lockdown wurde verzerrt, weil skeptische Wissenschaftler in den sozialen Medien gemieden wurden . “ The Telegraph . ISSN 0307-1235 . Archiviert vom Original am 27. Februar 2022. Abgerufen am 3. März 2022 . 
  146. ^ Ioannidis, John (1. Februar 2022). „Zitierwirkung und Social-Media-Sichtbarkeit der Unterzeichner der Great-Barrington- und John-Snow-Strategie zur COVID-19-Bekämpfung“ . BMJ Open . 12 ( 2) e052891. doi : 10.1136/bmjopen-2021-052891 . ISSN 2044-6055 . PMC 8829837. PMID 35140152. Archiviert vom Original am 5. April 2022. Abgerufen am 10. April 2022 .   
  147. ^ Yarney, Gavin M.; et al. (3. März 2022). „Eine einfache Bitte an Professor Ioannidis: Bitte gehen Sie auf unsere Bedenken ein“ . BMJ Open . 12 (2) e052891. doi : 10.1136/bmjopen-2021-052891 . PMC 8829837. PMID 35140152. Archiviert vom Original am 13. Mai 2022. Abgerufen am 12. Mai 2022 .  
  148. ^ Ioannidis, John P. (1. Februar 2022). „Zitierwirkung und Social-Media-Sichtbarkeit der Unterzeichner der COVID-19-Strategie von Great Barrington und John Snow“ . BMJ Open . 12 (2) e052891. doi : 10.1136/bmjopen-2021-052891 . ISSN 2044-6055 . PMC 8829837. PMID 35140152 .   
  149. ^ Freedman, David H. (4. Oktober 2010). „Lügen, verdammte Lügen und die medizinische Wissenschaft“ . The Atlantic . Archiviert vom Original am 24. August 2020. Abgerufen am 26. August 2020 .
  150. ^ „Ausgabe November 2010“ . The Atlantic . Archiviert vom Original am 23. März 2021. Abgerufen am 31. März 2021 .
  151. ^ Begley, Sharon (23. Januar 2011). „Warum fast alles, was man über Medizin hört, falsch ist“ . Newsweek . Archiviert vom Original am 15. Februar 2022. Abgerufen am 15. Februar 2022 .
  152. ^ „Kampf gegen schlechte Wissenschaft: Metaphysiker“ . The Economist . Archiviert vom Original am 18. September 2017. Abgerufen am 1. September 2017 .
  153. ^ Johnson, George (20. Januar 2014). „Neue Wahrheiten, die nur einer sehen kann“ . The New York Times . ISSN 0362-4331 . Archiviert vom Original am 3. Februar 2022. Abgerufen am 15. Februar 2022 . 
  154. Johnny Johnson (16. Juli 2019) schreibt: „ Die Behebung der Replikationskrise im Gesundheitswesen ist wichtig für Forscher und Patienten . “ STAT . Archiviert vom Original am 18. Februar 2022. Abgerufen am 18. Februar 2022 .
  155. ^ Elsevier. „Reproduzierbarkeit in der Forschung: Ein „komplexes Biest“ zähmen“" . Elsevier Connect . Archiviert vom Original am 22. März 2022 . Abgerufen am 22. März 2022 .
  156. ^ „Lernen Sie den Professor kennen, der als Erster die Forschung von Theranos in Frage stellte“ . BioSpace . 20. Februar 2017. Abgerufen am 2. März 2025 .
  157. ^ Freedman, David H. (1. Mai 2020). „Ein Prophet wissenschaftlicher Strenge – und ein Covid-Skeptiker“ . WIRED . Abgerufen am 2. März 2025 .
  158. ^ Ioannidis, John PA (17. März 2020). „Ein Fiasko bahnt sich an? Während die Coronavirus-Pandemie um sich greift, treffen wir Entscheidungen ohne verlässliche Daten . “ STAT . Abgerufen am 2. März 2025 .
  159. ^ „Ich habe diejenigen, die sich Sorgen um Covid-19 machten, nicht ‚verhöhnt‘ . “ The Guardian . 30. März 2022. Abgerufen am 2. März 2025 .
  160. ^ „Stanford-Professor John Ioannidis zum Mitglied der National Academy of Medicine gewählt | eKathimerini.com“ . www.ekathimerini.com . Abgerufen am 7. Juni 2022 .
  161. ^ „ΙΩΑΝΝΗΣ Π.Α. ΙΩΑΝΝΙΔΗΣ | Εταιρεία Συγγραφέων“ . www.authors.gr . Abgerufen am 7. Juni 2022 .
  162. ^ a b „EBHC International Conference 2019 - John Ioannidis“ . www.ebhcconference.org . Abgerufen am 7. Juni 2022 .
  163. ^ a b „Association of American Physicians“ . aap-online.org . Abgerufen am 7. Juni 2022 .
  164. ^ „Lernen Sie die Ehrendoktoranden des Herbstsemesters 2024 kennen“ . Daily News . 14. November 2024. Abgerufen am 18. November 2024 .
  165. ^ „Programm auf einen Blick“ . European Journal of Clinical Investigation . 51 (S1) e13566. 2021. doi : 10.1111/eci.13566 . hdl : 10174/31004 . ISSN 1365-2362 . S2CID 235382244. Archiviert vom Original am 4. Februar 2022. Abgerufen am 3. Februar 2022 .  
  166. ^ Max-Delbrück-Centrum, Berliner Institut für Gesundheitsforschung-Charité und. „Visiting Fellows – BIH an der Charité“ . www.bihealth.org . Archiviert vom Original am 3. Februar 2022 . Abgerufen am 2. Februar 2022 .
  167. ^ „Novim Awards 2018“ (PDF) . 7. Mai 2018. Archiviert (PDF) vom Original am 3. Februar 2022. Abgerufen am 3. Februar 2022 .
  168. ^ Oakley (7. Februar 2017). „Chanchlani-Preis würdigt einen der einflussreichsten lebenden Wissenschaftler“ . Global Health Graduate Programs . Archiviert vom Original am 3. Februar 2022. Abgerufen am 3. Februar 2022 .
  169. ^ „David-Sackett-Preis“ . EbM-Netzwerk (in Deutsch). Archiviert vom Original am 20. Januar 2022. Abgerufen am 3. Februar 2022 .
  170. ^ Σπαγαδώρου, Νατάσσα Ν (12. November 2016). „Η Ελληνική Φαρμακευτική Εταιρεία βραβεύει τον ερευνητή των... ερευνών“ . Onmed.gr (auf Griechisch). Archiviert vom Original am 3. Februar 2022 . Abgerufen am 3. Februar 2022 .
  171. ^ „John Ioannidis an Doktoranden des Teachers College: Die Rettung von Wissenschaft und Menschheit beginnt mit | Teachers College, Columbia University“ . Teachers College – Columbia University . Archiviert vom Original am 3. Februar 2022. Abgerufen am 3. Februar 2022 .
  172. ^ „Der ESCI-Preis für Exzellenz in der klinischen Wissenschaft“ . European Journal of Clinical Investigation . 37 (6): 528. 2007. doi : 10.1111/j.1365-2362.2007.01831.x . ISSN 1365-2362 . S2CID 221679709 .