Assessing the Completeness of Reporting in Preclinical Oncolytic Virus Therapy Studies
Notice bibliographique
Résumé
Irreproducibility of preclinical findings could be a significant barrier to the "bench-to-bedside" development of oncolytic viruses (OVs). A contributing factor is the incomplete and non-transparent reporting of study methodology and design. Using the NIH Principles and Guidelines for Reporting Preclinical Research, a core set of seven recommendations, we evaluated the completeness of reporting of preclinical OV studies. We also developed an evidence map identifying the current trends in OV research. A systematic search of MEDLINE and Embase identified all relevant articles published over an 18 month period. We screened 1,554 articles, and 236 met our a priori -defined inclusion criteria. Adenovirus (43%) was the most commonly used viral platform. Frequently investigated cancers included colorectal (14%), skin (12%), and breast (11%). Xenograft implantation (61%) in mice (96%) was the most common animal model. The use of preclinical reporting guidelines was listed in 0.4% of articles. Biological and technical replicates were completely reported in 1% of studies, statistics in 49%, randomization in 1%, blinding in 2%, sample size estimation in 0%, and inclusion/exclusion criteria in 0%. Overall, completeness of reporting in the preclinical OV therapy literature is poor. This may hinder efforts to interpret, replicate, and ultimately translate promising preclinical OV 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 | 0,486 | 0,731 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».