The Devil Is in the Details: Incomplete Reporting in Preclinical Animal Research
Notice bibliographique
Résumé
Incomplete reporting of study methods and results has become a focal point for failures in the reproducibility and translation of findings from preclinical research. Here we demonstrate that incomplete reporting of preclinical research is not limited to a few elements of research design, but rather is a broader problem that extends to the reporting of the methods and results. We evaluated 47 preclinical research studies from a systematic review of acute lung injury that use mesenchymal stem cells (MSCs) as a treatment. We operationalized the ARRIVE (Animal Research: Reporting of In Vivo Experiments) reporting guidelines for pre-clinical studies into 109 discrete reporting sub-items and extracted 5,123 data elements. Overall, studies reported less than half (47%) of all sub-items (median 51 items; range 37-64). Across all studies, the Methods Section reported less than half (45%) and the Results Section reported less than a third (29%). There was no association between journal impact factor and completeness of reporting, which suggests that incomplete reporting of preclinical research occurs across all journals regardless of their perceived prestige. Incomplete reporting of methods and results will impede attempts to replicate research findings and maximize the value of preclinical studies.
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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 | 0,756 | 0,882 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».