Influence of statistician involvement on reporting of randomized clinical trials in medical oncology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ideally, statisticians should be involved in the design, analysis, and reporting of randomized clinical trials (RCTs). This study assessed the impact of a statistician involvement in published medical oncology RCTs between 2005 and 2009. The reporting quality of each publication was rated using the Overall Reporting Quality Score on the basis of either 2001 or 2010 Consolidated Standards of Reporting Trials criteria. A four-question email survey on the statistical design and analysis was sent to the corresponding authors of each trial. Nonresponders were approached a maximum of three times. Overall, 107 responses were received from 357 solicited authors (30%). Corresponding authors from industry-funded RCTs were less likely to respond (51 vs. 65%, P=0.013). The same person was responsible for statistical design and analyses in 47% of cases. Overall, the statistician involved held a PhD (or equivalent) in statistics in most cases. The statisticians responsible for the statistical design and analysis were listed as coauthors in 68 and 81% of RCT manuscripts. There was no statistically significant impact on manuscript reporting quality of the degree of statistician involvement in manuscript preparation. Fewer trials were reported as positive when the responsible statistician was listed as a coauthor. It is possible that RCTs included in this review are in general of higher quality or were more likely to have a greater level of statistician involvement than smaller, single-arm, or unpublished studies. This imbalance could explain the lack of significant difference observed in the Overall Reporting Quality Score between trials where statisticians were listed as coauthors or not.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,794 | 0,678 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle