Comparison between protocols and publications for prognostic and predictive cancer biomarker studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Method prespecification in study protocols is important for controlling bias in reports. The primary goal of this study was to assess potential for discordance between study protocols and publications reporting predictive or prognostic cancer biomarker research. Secondary objectives included comparing characteristics of publications with accessible protocols compared to those without. METHODS: Publications reporting predictive or prognostic cancer biomarker research were identified from 15 major journals, 2012-2015. Protocols were sought online or through repeated queries of corresponding authors. The following four items were extracted: (1) biomarkers, (2) biospecimen/assays, (3) sample size, (4) endpoints. We defined "explicit discordance" as the presence of major inconsistencies on these items. RESULTS: Of 149 eligible publications, we obtained 19 eligible protocols online (13%). Out of a random sample of 103 publications where protocols were not available online, 12 protocols (12%) were furnished by corresponding authors; 8 (8% of authors) explicitly stated the absence of a protocol. Among 24 retrospective cohort studies, no protocol could be accessed. We found explicit discordance between publications and protocols for 18 studies (58%), in particular choice of biomarkers (36%), biospecimen/assays (6%), or endpoints (29%). CONCLUSION: Protocols are generally not accessible or not used for cancer biomarker studies. Publications were often explicitly discordant with protocols, particularly regarding biomarkers and endpoints. Our findings point to common unaddressed risk of bias in publications of major journals reporting the relationship between cancer biomarkers and clinical endpoints.
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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 | 0,532 | 0,843 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».