Recommendations to improve adverse event reporting in clinical trial publications: a joint pharmaceutical industry/journal editor perspective
Notice bibliographique
Résumé
Medical Publishing Insights & Practices (MPIP)—a partnership among pharmaceutical companies and the International Society for Medical Publication Professionals—aims to identify ways to improve transparency and credibility in publishing the results of industry sponsored research. This article provides guidance from MPIP on clinically relevant and more informative adverse event reporting, previously identified by journal editors as a significant unmet need to improve patient care and increase the credibility of industry sponsored publications. Our recommendations include highlighting adverse events of most relevance to practitioners and their patients, avoiding broad summary statements such as “generally safe” or “well tolerated,” and including more detailed adverse event data (where appropriate) to offer additional clinically important insight. These recommendations complement the earlier recommendations in the Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) Harms Extension. Although developed for industry sponsored trials, the adoption of our recommendations would enhance adverse event reporting in clinical research publications regardless of the funding source and thereby facilitate clinical decision making.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,597 | 0,847 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,037 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,069 | 0,074 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,018 |
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 ».