Presentation of Nonfinal Results of Randomized Controlled Trials at Major Oncology Meetings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the frequency, implications, and factors associated with reporting nonfinal analyses (NFAs) of randomized controlled trials (RCTs) as abstract publications. METHODS: We identified 138 consecutive reports of RCTs testing systemic therapy for lymphoma, breast, colorectal, or non-small-cell lung cancer published in six major journals between 2000 and 2004. We then searched proceedings of seven major cancer meetings, 1990 to 2004, for abstracts related to these publications which presented efficacy results. Articles and abstracts were compared for discordance in sample size, median follow-up, results, and conclusions. Abstracts were evaluated for statements explicitly noting or implying that results were not final. Factors associated with discordance were assessed by uni- and multivariate analyses. RESULTS: We identified 303 related abstracts; 197 were eligible. In 86 abstracts (44%), results were stated or implied to be NFA; this was explicitly stated in 41 (21%). The NFAs included 12 where accrual was ongoing. Discordance with article was found in 124 abstracts (63%) and was more common with NFAs (67 of 86 [78%] v 57 of 111 [51%]; P = .0001). When compared with articles, authors' conclusions were substantively different in 17 abstracts (10%). Factors most associated with data discordance were lymphoma trial (odds ratio [OR], 3.8; 95% CI, 1.5 to 10.8), cooperative group trial (OR, 2.8; 95% CI, 1.4 to 5.6), and presentation of a NFA (OR, 2.9; 95% CI, 1.5 to 5.8). CONCLUSION: Meeting abstracts often include NFAs and are frequently discordant with subsequent article 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 | 0,671 | 0,928 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| 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 ».