Publication bias in the medical literature: A review by a Canadian research ethics board
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We reviewed the publication record of all protocols submitted to the Capital District Health Authority Research Ethics Board (REB) in Halifax, Nova Scotia, for the period 1995-1996. Because of a heightened awareness of the issue, we hypothesized that there would be less publication bias (a failure to report negative results) and a higher publication rate from completed studies, than previously reported. METHODS: Closed studies were identified from the REB database. Publications were identified by the investigators, requests from sponsors, and a literature review. For each publication, we identified authors, title, journal, number of subjects enrolled, and whether or not the publication was a report of a randomized clinical trial. Comparisons were done using a Student's t test, the Chi-square statistic, or Fisher's exact test as appropriate. RESULTS: From the database of closed studies, 106 remained unpublished, while completed investigations resulted in 84 publications (44% publication rate). The median time to publication was 32.5 months. Publication of statistically significant results occurred in 71/84 trials. Publication of protocols submitted by departments ranged from 91% (anesthesia; 10/11) to 25% [nursing; 2/8 (P<0.05)]. Trials investigating new drugs in Phase 3 or 4 studies were more likely to be published than trials investigating agents in Phase 1 or 2 (P<0.05), and were less likely to be published if sponsored by a pharmaceutical company (P<0.05). CONCLUSIONS: Publication bias continues to be a problem, particularly for early phase investigative studies. Our results suggest that a different approach is required to reduce publication bias. The role that REBs and peer-reviewed journals might play requires further exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,308 | 0,491 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».