Publication Bias in Orthopaedic Research: An Analysis of Scientific Factors Associated with Publication in The Journal of Bone and Joint Surgery (American Volume)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Positive outcomes are common in the orthopaedic literature, and there are many who believe it may be due to the preferential publication of studies with positive findings-a phenomenon known as publication bias. The purpose of this investigation was to determine whether positive findings rendered a manuscript submitted to The Journal of Bone and Joint Surgery (American Volume) more likely to be accepted for publication. METHODS: A total of 1181 manuscripts submitted to The Journal of Bone and Joint Surgery between January 1, 2004, and June 30, 2005, for publication as scientific articles were analyzed, with 855 meeting the inclusion criteria. The direction of the study findings (positive, neutral, or negative) was independently graded by three blinded reviewers. The final disposition (acceptance or rejection) was recorded, as was information on the scientific characteristics plausibly related to acceptance or rejection. Logistic regression was used to identify factors associated with acceptance for publication. RESULTS: The overall acceptance rate was 21.8% (186 of 855 studies). The study outcome was positive for 72.5% (620) of the manuscripts. The acceptance rate for the 235 manuscripts with nonpositive findings was 23.0% (fifty-four studies) compared with 21.3% (132) of the 620 studies with positive findings (crude odds ratio, 1.10 [95% confidence interval, 0.77 to 1.58]; p = 0.593). After controlling for all covariates, the adjusted odds ratio was 0.92 (95% confidence interval, 0.62 to 1.35; p = 0.652). In the multivariate analysis, the only factor significantly associated with acceptance for publication was level of evidence (p = 0.001). CONCLUSIONS: We found no evidence of publication bias in the review of manuscripts for publication by The Journal of Bone and Joint Surgery, as positive and nonpositive studies were accepted at similar rates. The dearth of nonpositive studies in the orthopaedic literature is of concern, and may be due largely to investigator-based factors. Orthopaedic researchers should submit negative and neutral studies for publication, confident that the likelihood of acceptance will not be influenced by the direction of study findings.
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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 | 0,197 | 0,485 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».