Publication Bias of Randomized Controlled Trials in Emergency Medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the publication status and time to publication of randomized controlled trials (RCTs) that were presented at the Society for Academic Emergency Medicine (SAEM) meetings from 1995 to 2003. The impact of positive-outcome bias, time-lag bias, and gray literature bias also was assessed. METHODS: Retrospective cohort study of RCT abstracts presented at nine SAEM scientific meetings. Electronic searches identified publications from the abstracts. RESULTS: Of 4,399 abstracts, 383 (8.7%; 95% confidence interval [CI] = 7.8% to 9.5%) were identified as RCTs. One hundred ninety-four (50.7%; 95% CI = 45.7% to 55.7%) were subsequently published up to May 2004. The median time to publication was 32 months (95% CI = 23 to 41), with 59% of RCT abstracts published within five years of presentation. No evidence of positive-outcome bias or time-lag bias was identified; however, changes from abstract to manuscript were found. Manuscripts were less likely to endorse the experimental intervention than were abstracts (OR, 0.2; 95% CI = 0.0 to 0.6). CONCLUSIONS: The proportion of emergency medicine RCT abstracts published is slightly lower than that for other biomedical specialties; however, biases reported by investigators in other biomedical areas do not appear to be as problematic in emergency medicine research. Differences between conclusions from abstracts and manuscripts must be considered when employing meeting abstracts as a source of evidence for future research or for systematic reviews in emergency medicine.
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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 | 0,565 | 0,827 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».