Funding characteristics of randomised clinical trials supported by the Swiss National Science Foundation: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS OF THE STUDY: Failure to publish publicly funded research represents a waste of scarce research resources across medical disciplines and countries. In Switzerland, about 40% of randomised clinical trials (RCTs) supported by the Swiss National Science Foundation (SNSF) were not published. We aimed to describe funding characteristics of published and unpublished RCTs supported by the SNSF, to quantify the amount of money spent for unpublished studies, and to compare our results to a similar study performed in the UK. METHODS: We established a retrospective cohort of RCTs funded by the SNSF up to 2015. For each RCT proposal, two investigators independently identified corresponding publications in electronic databases and trial registries. Teams of two investigators independently extracted details from the original SNSF proposal and, if available, from trial registries or publications. In addition, we surveyed principal investigators about trial costs and additional sources of funding. RESULTS: We included 101 RCTs supported by the SNSF between 1986 and 2015. Most were single-centre RCTs with a median of 138 participants (interquartile range [IQR] 76-400). Overall, 67 (67%) principal investigators responded to our main survey questions. Median total costs per RCT were CHF 428 000 (IQR 282 000-900 000) of which the SNSF provided a median CHF 222 000 (67% of total costs, IQR 40-80%). Most investigators (70%) mentioned additional funding, mainly from their own institution or private foundations. A total of CHF 6.7 million was granted to RCTs that remained unpublished. Funding characteristics were similar to publicly funded trials in the UK. CONCLUSIONS: A third of the total SNSF grant sum spent on healthcare RCTs between 1986 and 2015 did not result in peer-reviewed scientific publications. New SNSF grant schemes might improve publication outcomes but their effectiveness needs to be evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,696 | 0,684 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».