Publication bias is present in blood and marrow transplantation: an analysis of abstracts at an international meeting
Notice bibliographique
Résumé
Publication bias is the preferential publication of research with positive results, and is a threat to the validity of medical literature. Preliminary evidence suggests that research in blood and marrow transplantation (BMT) lacks publication bias. We evaluated publication bias at an international conference, the 2006 Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR)/American Society for Blood and Marrow Transplantation (ASBMT) "tandem" meeting. All abstracts were categorized by type of research, funding status, number of centers, sample size, and direction of the results. Publication status was then determined for the abstracts by searching PubMed. Of 501 abstracts, 217 (43%) were later published as complete manuscripts. Abstracts with positive results were more likely to be published than those with negative or unstated results (P = .001). Furthermore, positive studies were published in journals with a mean impact factor of 6.92, whereas journals in which negative/unstated studies were published had an impact factor of only 4.30 (P = .02). We conclude that publication bias exists in the BMT literature. Full publication of research, regardless of direction of results, should be encouraged and the BMT community should be aware of the existence of publication bias.
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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 | 0,241 | 0,514 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».