Editorial-Sharing Clinical Trial Data: A Proposal from the International Committee of Medical Journal Editors
Notice bibliographique
Résumé
Editors (ICMJE) believes that there is an ethical obligation to responsibly share data generated by interventional clinical trials because participants have put themselves at risk.In a growing consensus, many funders around the worldfoundations, government agencies, and industrynow mandate data sharing.Here we outline ICMJE's proposed requirements to help meet this obligation.We encourage feedback on the proposed requirements.Anyone can provide feedback at www.icmje.orgby 18 April 2016.The ICMJE defines a clinical trial as any research project that prospectively assigns people or a group of people to an intervention, with or without concurrent comparison or control groups, to study the cause-and-effect relationship between a health-related intervention and a health outcome.Further details may be found in the Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing and Publication of Scholarly Work in Medical Journals at www.icmje.org.As a condition of consideration for publication of a clinical trial report in our member journals, the ICMJE proposes to require authors to share with others the deidentified individual-patient data (IPD) underlying the results presented in the article (including tables, figures, and appendices or supplementary material) no later than 6 months after publication.The data underlying the results are defined as the IPD required to reproduce the article's findings,
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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 | 0,550 | 0,711 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,018 |
| Communication savante | 0,042 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,097 | 0,072 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,023 |
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 ».