Ghost Authorship in Industry-Initiated Randomised Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ghost authorship, the failure to name, as an author, an individual who has made substantial contributions to an article, may result in lack of accountability. The prevalence and nature of ghost authorship in industry-initiated randomised trials is not known. METHODS AND FINDINGS: We conducted a cohort study comparing protocols and corresponding publications for industry-initiated trials approved by the Scientific-Ethical Committees for Copenhagen and Frederiksberg in 1994-1995. We defined ghost authorship as present if individuals who wrote the trial protocol, performed the statistical analyses, or wrote the manuscript, were not listed as authors of the publication, or as members of a study group or writing committee, or in an acknowledgment. We identified 44 industry-initiated trials. We did not find any trial protocol or publication that stated explicitly that the clinical study report or the manuscript was to be written or was written by the clinical investigators, and none of the protocols stated that clinical investigators were to be involved with data analysis. We found evidence of ghost authorship for 33 trials (75%; 95% confidence interval 60%-87%). The prevalence of ghost authorship was increased to 91% (40 of 44 articles; 95% confidence interval 78%-98%) when we included cases where a person qualifying for authorship was acknowledged rather than appearing as an author. In 31 trials, the ghost authors we identified were statisticians. It is likely that we have overlooked some ghost authors, as we had very limited information to identify the possible omission of other individuals who would have qualified as authors. CONCLUSIONS: Ghost authorship in industry-initiated trials is very common. Its prevalence could be considerably reduced, and transparency improved, if existing guidelines were followed, and if protocols were publicly available.
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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 | 0,847 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».