Transparent, Reproducible, and Open Science Practices of Published Literature in Dermatology Journals: Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Reproducible research is a foundational component for scientific advancements, yet little is known regarding the extent of reproducible research within the dermatology literature. Objective This study aimed to determine the quality and transparency of the literature in dermatology journals by evaluating for the presence of 8 indicators of reproducible and transparent research practices. Methods By implementing a cross-sectional study design, we conducted an advanced search of publications in dermatology journals from the National Library of Medicine catalog. Our search included articles published between January 1, 2014, and December 31, 2018. After generating a list of eligible dermatology publications, we then searched for full text PDF versions by using Open Access Button, Google Scholar, and PubMed. Publications were analyzed for 8 indicators of reproducibility and transparency—availability of materials, data, analysis scripts, protocol, preregistration, conflict of interest statement, funding statement, and open access—using a pilot-tested Google Form. Results After exclusion, 127 studies with empirical data were included in our analysis. Certain indicators were more poorly reported than others. We found that most publications (113, 88.9%) did not provide unmodified, raw data used to make computations, 124 (97.6%) failed to make the complete protocol available, and 126 (99.2%) did not include step-by-step analysis scripts. Conclusions Our sample of studies published in dermatology journals do not appear to include sufficient detail to be accurately and successfully reproduced in their entirety. Solutions to increase the quality, reproducibility, and transparency of dermatology research are warranted. More robust reporting of key methodological details, open data sharing, and stricter standards journals impose on authors regarding disclosure of study materials might help to better the climate of reproducible research in dermatology.
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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 | 0,066 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».