论文撤稿排行榜:全球22%被撤稿RCT出自6人之手:日本人霸榜,麻醉科造假最多,假论文平均在文献中“存活”14年
全球22%的被撤稿RCT，竟然出自6个人之手。他们的造假论文平均在文献中“存活”14年，污染了无数系统综述和临床指南。
如果有人告诉你，全世界每4篇被撤稿的随机对照试验（RCT）中，就有1篇与不到20个人有关，你大概会觉得这是耸人听闻。2026年4月15日，JAMA Network Open发表一项系统性研究，首次用数据为这一灰色地带画了张清晰的肖像：那些撤稿数量惊人、却长期逍遥于学术体系内的“超级撤稿者”（Superretractors），到底是谁，有多少人，造成了多大破坏。结论令人震惊：在全球1330篇被撤稿的RCT中，仅仅6个人就“贡献”了290篇，占总数的22%。他们集中在2个临床专科，有5人来自日本，涉假文章平均在文献中流通14年才被撤回，持续污染着系统综述、临床指南和真实患者的治疗决策。用该研究配套评论的话来说，这些人是证据生态系统中的“超级传播者”。这项研究由意大利帕多瓦大学、法国雷恩大学以及美国斯坦福大学的学者联合完成。合著者中包括斯坦福大学教授约翰·约安尼迪斯（John P.A. Ioannidis）——他是全球最知名的“学术泡沫刺穿者”之一，其代表作《为什么大多数已发表的研究发现都是错的》曾引发学界地震。研究团队以VITALITY队列为基础，这是一个收录了截至2024年11月全球1330篇被撤稿RCT的公开数据库。团队将其与“撤稿观察”（Retraction Watch）推出的“论文撤稿排行榜”前30名、职业生涯引用量居全球前列且累计撤稿超10篇的163名高被引学者名单，以及2024年度被引用量靠前的174名学者名单，进行交叉比对。在“论文撤稿排行榜”前30人中，6人累计共著290篇RCT被撤稿，占全部1330篇撤稿总数的22%。而在163位高被引学者中，18人共著327篇撤稿RCT，占总数的25%。据该研究披露，6位“超级撤稿者”均集中在两个临床专科：4人来自麻醉学科，2人来自内分泌代谢专业。按国籍划分，日本包揽5席，剩余1名是德国学者。其中，日本麻醉科医生藤井善隆（Yoshitaka Fujii）总撤稿172篇，RCT占比70%。他的数据曾被同行质疑“完美”到不切实际，2012年被查实大规模造假。德国麻醉学者阿希姆·博尔特（Joachim Boldt）总撤稿221篇，RCT占比54%，以总撤稿数居所有“超级撤稿者”之首。日本麻醉学者齐藤裕司（Yuhji Saitoh）虽然总撤稿数较少（56篇），但其中RCT占比高达79%，是所有人中最高的。从时间维度看，这些“超级撤稿者”的被撤RCT从发表到撤回，时间中位数为5111天，约14年。在这14年里，假论文以正常学术文献的身份流通于世，被引用，被纳入系统综述，留存在整体证据链中。表1 知名“造假之王”们撰写的被撤稿RCT概况
表源：JAMA Network Open
日本、德国的科研实力强，在诺贝尔奖历史上亦占据重要位置，怎么就成了“医学研究不端”的重灾区？约安尼迪斯等人在论文中提出了几个深层因素。麻醉学领域顶刊《麻醉学》（Anaesthesia）2019年发文称，经过全面排查，藤井善隆、博尔特以及另一位美国“造假大王”斯科特·鲁本（Scott Reuben）的问题论文，仅剩9%尚未撤回。撤稿数量多，恰恰是因为调查做得更深、更系统。那些尚未经历类似大规模调查的临床专科，未必更干净，只是还没人彻查。日本内分泌代谢专家佐藤能启（Yoshihiro Sato）是6名“超级撤稿者”之一，被指剽窃、伪造数据和研究署名。据《科学》2018年报道，学术界盯了他近10年，但他最终被严查，是因为其高频合作伙伴岩本润（Jun Iwamoto）先被实锤。在造假语境下，共著也是问题的扩散通道——一个核心造假者可通过共著网络，将“造假风气”辐射至整个合作圈。“超级撤稿者”的论文从发表到撤稿平均需14年，而其他人的论文被撤可能仅需一年半左右。对于已经建立声誉和引用量的学者，质疑门槛更高，调查启动更难，处理周期也更长。德国麻醉学者阿希姆·博尔特（Joachim Boldt）资料图 图源：网络
RCT是评估临床干预效果的最高证据等级，是系统综述和Meta分析的原材料，亦是临床实践指南推荐的核心依据。一篇RCT数据造假，危害甚广。它被纳入系统综述，结论被临床指南采用，影响医生决策，最终千百万真实患者的治疗会受到波及。约安尼迪斯早在2021年就在《麻醉学》杂志提出了“僵尸RCT”（Zombie RCTs）的概念：数据明显不可信、按照国际出版伦理委员会指南应被撤稿、却仍在文献中流通的RCT。更令人忧虑的是，撤稿不等于污染终止。2020年《英国医学杂志》子刊发文称，很多撤稿文章被持续引用，因为撤稿通知只附在原始论文页面，不会自动传导至所有引用过它的衍生文献。临床医生查阅系统综述时，很少会逐一核查每篇参考文献的当前状态。而随着AI工具日益普及，越来越多研究者依赖人工智能生成参考文献，可能根本没读过原文。这项研究的配套评论文章提出了一个形象的比喻：“超级撤稿者”是证据生态系统中的“超级传播者”，应当用流行病学的“密接者追踪”思路来溯源学术不端。学术造假并非均匀分布，22%—25%的撤稿RCT来自极少数人及其共著网络。研究团队建议，应优先审查已知高频撤稿者的合作圈，重点复盘高频合著者，用有限资源实现更大范围的主动净化。正如该研究所述：“存活越久，传播越广，对学术界的污染越重。”当这些污染经由证据链条传导至临床指南和患者床前，它们就不再只是学术问题，而是公共健康问题。1. Lyu C, et al. Retracted Randomized Clinical Trials From Superretractors and Top-Cited Scientists With Multiple Retractions. JAMA Netw Open. 2026;9(4):e267424.2. Xu C, Mol BW, Doi SA. Superretractors as Superspreaders in the Evidence Ecosystem. JAMA Netw Open. 2026;9(4). [Invited Commentary]3. Ioannidis JPA. Hundreds of thousands of zombie randomised trials circulate among us. Anaesthesia. 2021;76(4):444-447.
