Quality and publication success of abstracts of randomized clinical trials in inflammatory bowel disease presented at Digestive Disease Week†
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incorporation of abstracts from scientific meetings into systematic reviews and practice guidelines may reduce publication bias and delays in implementing therapeutic interventions. METHODS: All abstracts of Phase III randomized controlled trials in inflammatory bowel disease accepted at Digestive Disease Week (1998-2003) were identified. MedLine, PubMed (1997-current), EMBASE, and Google Scholar were searched for subsequent full publications. Characteristics of methodology and outcomes of the abstracts and articles were analyzed. RESULTS: The 5-year cumulative publication rate of the 82 eligible abstracts was 78%. Abstracts that presented negative results were less likely to be published than those with positive findings, particularly after the first 2 years (hazard ratio 6.45; 95% confidence interval [CI]: 2.22-18.7) with 5-year cumulative publication rates of (50% versus 91%, respectively, P < 0.001). The median time to publication was longer for negative than positive abstracts (58 versus 26 months, P < 0.001). Abstracts selected for oral presentation were more likely to be published than poster presentations (89% versus 69%; P = 0.03). A change in primary outcome results was observed in 28% (n = 18) of abstracts compared to that in the final publication, and 6% (n = 4) had a statistically significant change resulting in a change of study conclusions. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the use of abstract data would enable detection and mitigation of publication bias. Improving the uniformity and quality of abstract reporting of randomized clinical trials at scientific meetings may facilitate their incorporation in practice guidelines and systematic reviews.
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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 | 0,387 | 0,797 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».