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Enregistrement W2741193029 · doi:10.1136/bmjopen-2017-016216

Discontinuation and non-publication of randomised clinical trials supported by the main public funding body in Switzerland: a retrospective cohort study

2017· article· en· W2741193029 sur OpenAlexaff
Alain Amstutz, Stefan Schandelmaier, Roy Frei, Jakub Surina, Arnav Agarwal, Kelechi Kalu Olu, Reem Alturki, Belinda von Niederhäusern, Erik von Elm, Matthias Briel

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineDiscontinuationFamily medicineRandomized controlled trialRetrospective cohort studyCohortCohort studyClinical trialMEDLINEExcellencePublic healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Swiss National Science Foundation (SNSF) promotes academic excellence through competitive selection of study proposals and rigorous evaluation of feasibility, but completion status and publication history of SNSF-supported randomised clinical trials (RCTs) remain unclear. The main objectives were to review all healthcare RCTs supported by the SNSF for trial discontinuation and non-publication, to investigate potential risk factors for trial discontinuation due to poor recruitment and non-publication, and to compare findings to other Swiss RCTs not supported by the SNSF. DESIGN: We established a retrospective cohort of all SNSF-supported RCTs for which recruitment and funding had ended in 2015 or earlier. For each RCT, two investigators independently searched corresponding publications in electronic databases. In addition, we approached all principal investigators to ask for additional publications and information about trial discontinuation. Teams of two investigators independently extracted details about study design, recruitment of participants, outcomes, analysis and sample size from the original proposal and, if available, from trial registries and publications. We used multivariable regression analysis to explore potential risk factors associated with discontinuation due to poor recruitment and with non-publication, and to compare our results with data from a previous cohort of Swiss RCTs not supported by the SNSF. RESULTS: We included 101 RCTs supported by the SNSF between 1986 and 2015. Eighty-seven (86%) principal investigators responded to our survey. Overall, 69 (68%) RCTs were completed, 26 (26%) RCTs were prematurely discontinued (all due to slow recruitment) and the completion status remained unclear for 6 (6%) RCTs. For analysing publication status, we excluded 4 RCTs for which follow-up was still ongoing and 9 for which manuscripts were still in preparation. Of the remaining 88 RCTs, 53 (60%) were published as full articles in peer-reviewed journals. Multivariable regression models suggested that discontinued trials were at higher risk for non-publication than completed trials (adjusted OR 7.61; 95% CI 2.44 to 27.09). Compared with other Swiss RCTs, the risk of discontinuation for SNSF-supported RCTs was higher than in industry-initiated RCTs (adjusted OR 3.84; 95% CI 1.68 to 8.74), but not significantly different from investigator-initiated RCTs not supported by the SNSF (adjusted OR 1.05; 95% CI 0.51 to 2.11). We found no evidence that the proportion of discontinued or unpublished RCTs decreased over the last 20 years. CONCLUSIONS: One out of four SNSF-supported RCTs were prematurely discontinued due to slow recruitment, 40% of all included RCTs and 70% of all discontinued RCTs were not published in peer-reviewed journals. There is a case to reconsider how public funding bodies such as the SNSF could improve their feasibility assessment and promote publication of RCTs irrespective of completion status.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,228
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,228
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,631
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,036 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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