Factors Influencing the Publication of Randomized Controlled Trials in Child Health Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Publication bias threatens the validity of clinical decisions. The root causes are relatively unknown, and there is limited investigation in child research literature. OBJECTIVES: To identify factors associated with subsequent nonpublication of abstracts presented at the Society for Pediatric Research meetings, and to determine the relative importance of the reasons identified for nonpublication. DESIGN: A cross-sectional survey was used to ask researchers about their reasons for the selective publication of randomized controlled trials (RCTs). The authors of 393 RCTs presented at the Society for Pediatric Research meetings from 1992 to 1995 were surveyed. A modified Total Design Method for mail surveys was used, with a reminder sent to all potential respondents 1 week after the initial mailing and full mailings sent to nonrespondents at 3 and 10 weeks following the initial mailing. RESULTS: One hundred sixty-six (45%) completed surveys were returned, and 119 (72%) abstracts were published as full manuscripts. Factors significantly associated with nonpublication identified through multiple logistic regression were the respondent's report of scientific merit and significance of results. Of the 47 studies that were not published, only 8 (17%) had been submitted for publication. Authors of unpublished studies identified the following as important reasons for not publishing: not enough time (56.4 responded important or very important); trouble with coauthors (28.9); and journal unlikely to accept (26.3). CONCLUSIONS: Of the RCTs presented and not subsequently published, the majority (83%) were never submitted for publication. The most common reason cited by authors for nonpublication was lack of time.
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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 | 0,746 | 0,930 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».