This paper presents a case study of long-term post-retraction citation to falsified clinical trial data (Matsuyama et al. in Chest 128(6):3817–3827, 2005. https://doi.org/10.1378/chest.128.6.3817 ), demonstrating problems with how the current digital library environment communicates retraction status. Eleven years after its retraction, the paper continues to be cited positively and uncritically to support a medical nutrition intervention, without mention of its 2008 retraction for falsifying data. To date no high quality clinical trials reporting on the efficacy of omega-3 fatty acids on reducing inflammatory markers have been published. Our paper uses network analysis, citation context analysis, and retraction status visibility analysis to illustrate the potential for extended propagation of misinformation over a citation network, updating and extending a case study of the first 6 years of post-retraction citation (Fulton et al. in Publications 3(1):7–26, 2015. https://doi.org/10.3390/publications3010017 ). The current study covers 148 direct citations from 2006 through 2019 and their 2542 second-generation citations and assesses retraction status visibility of the case study paper and its retraction notice on 12 digital platforms as of 2020. The retraction is not mentioned in 96% (107/112) of direct post-retraction citations for which we were able to conduct citation context analysis. Over 41% (44/107) of direct post-retraction citations that do not mention the retraction describe the case study paper in detail, giving a risk of diffusing misinformation from the case paper. We analyze 152 second-generation citations to the most recent 35 direct citations (2010–2019) that do not mention the retraction but do mention methods or results of the case paper, finding 23 possible diffusions of misinformation from these non-direct citations to the case paper. Link resolving errors from databases show a significant challenge in a reader reaching the retraction notice via a database search. Only 1/8 databases (and 1/9 database records) consistently resolved the retraction notice to its full-text correctly in our tests. Although limited to evaluation of a single case (N = 1), this work demonstrates how retracted research can continue to spread and how the current information environment contributes to this problem.

中文翻译：

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在因伪造数据而被撤回 11 年后，在撤回后继续引用欺诈性临床试验报告

本文介绍了长期撤回后引用伪造临床试验数据的案例研究（Matsuyama 等人在 Chest 128(6):3817–3827, 2005. https://doi.org/10.1378/chest.128.6 .3817 ），展示了当前数字图书馆环境如何传达收回状态的问题。在被撤回 11 年后，该论文继续被正面和不加批判地引用以支持医学营养干预，但没有提及其 2008 年因伪造数据而被撤回。迄今为止，还没有关于 omega-3 脂肪酸减少炎症标志物功效的高质量临床试验发表。我们的论文使用网络分析、引文上下文分析和撤回状态可见性分析来说明错误信息在引文网络上扩展传播的潜力，更新和扩展撤回后前 6 年引用的案例研究（Fulton 等人，出版物 3(1):7–26, 2015. https://doi.org/10.3390/publications3010017）。目前的研究涵盖了 2006 年至 2019 年的 148 次直接引用及其 2542 次第二代引用，并评估了截至 2020 年案例研究论文及其撤回通知在 12 个数字平台上的撤回状态可见性。96%（107 /112) 的直接撤回后引文，我们能够对其进行引文上下文分析。超过 41% (44/107) 的撤回后直接引用未提及撤回详细描述了案例研究论文，从而存在从案例论文中传播错误信息的风险。我们分析了 152 次第二代引文到最近 35 次直接引文（2010-2019 年），这些引文没有提到撤回，但提到了案例论文的方法或结果，发现 23 种可能的错误信息从这些非直接引用扩散到案例纸。来自数据库的链接解析错误显示了读者通过数据库搜索到达撤回通知的重大挑战。在我们的测试中，只有 1/8 的数据库（和 1/9 的数据库记录）一致地将撤回通知正确解析为全文。尽管仅限于评估单个案例 (N = 1)，但这项工作展示了撤回的研究如何继续传播以及当前的信息环境如何导致这一问题。从这些非直接引用到案例论文中发现了 23 种可能的错误信息传播。来自数据库的链接解析错误显示了读者通过数据库搜索到达撤回通知的重大挑战。在我们的测试中，只有 1/8 的数据库（和 1/9 的数据库记录）一致地将撤回通知正确解析为全文。尽管仅限于评估单个案例 (N = 1)，但这项工作展示了撤回的研究如何继续传播以及当前的信息环境如何导致这一问题。从这些非直接引用到案例论文中发现了 23 种可能的错误信息传播。来自数据库的链接解析错误显示了读者通过数据库搜索到达撤回通知的重大挑战。在我们的测试中，只有 1/8 的数据库（和 1/9 的数据库记录）一致地将撤回通知正确解析为全文。尽管仅限于评估单个案例 (N = 1)，但这项工作展示了撤回的研究如何继续传播以及当前的信息环境如何导致这一问题。在我们的测试中，只有 1/8 的数据库（和 1/9 的数据库记录）一致地将撤回通知正确解析为全文。尽管仅限于评估单个案例 (N = 1)，但这项工作展示了撤回的研究如何继续传播以及当前的信息环境如何导致这一问题。在我们的测试中，只有 1/8 的数据库（和 1/9 的数据库记录）一致地将撤回通知正确解析为全文。尽管仅限于评估单个案例 (N = 1)，但这项工作展示了撤回的研究如何继续传播以及当前的信息环境如何导致这一问题。