Publication bias in gastroenterological research – a retrospective cohort study based on abstracts submitted to a scientific meeting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to examine the determinants of publication and whether publication bias occurred in gastroenterological research. METHODS: A random sample of abstracts submitted to DDW, the major GI meeting (1992-1995) was evaluated. The publication status was determined by database searches, complemented by a mailed survey to abstract authors. Determinants of publication were examined by Cox proportional hazards model and multiple logistic regression. RESULTS: The sample included abstracts on 326 controlled clinical trials (CCT), 336 other clinical research reports (OCR), and 174 basic science studies (BSS). 392 abstracts (47%) were published as full papers. Acceptance for presentation at the meeting was a strong predictor of subsequent publication for all research types (overall, 54% vs. 34%, OR 2.3, 95% CI 1.7 to 3.1). In the multivariate analysis, multi-center status was found to predict publication (OR 2.8, 95% CI 1.6-4.9). There was no significant association between direction of study results and subsequent publication. Studies were less likely to be published in high impact journals if the results were not statistically significant (OR 0.5, 95 CI 95% 0.3-0.6). The author survey identified lack of time or interest as the main reason for failure to publish. CONCLUSIONS: Abstracts which were selected for presentation at the DDW are more likely to be followed by full publications. The statistical significance of the study results was not found to be a predictor of publication but influences the chances for high impact publication.
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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 | 0,024 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».