Journal Initiatives to Enhance Preclinical Research: Analyses of <i>Stroke, Nature Medicine, Science Translational Medicine</i>
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose— Preclinical research using animals often informs clinical trials. However, its value is dependent on its scientific validity and reproducibility, which are, in turn, dependent on rigorous study design and reporting. In 2011, Stroke introduced a Basic Science Checklist to enhance the reporting and methodology of its preclinical studies. Except for Nature and Science journals, few others have implemented similar initiatives. We sought to estimate the impact of these journal interventions on the quality of their published reports. Methods— All articles published in Stroke , Nature Medicine , and Science Translational Medicine over 9 to 18 years and in 2 control journals without analogous interventions over a corresponding 11.5 years were reviewed to identify reports of experiments in nonhuman mammals with proposed clinical relevance. The effect of journal interventions on the reporting and use of key study design elements was estimated via interrupted time-series analyses. Results— Of 33 009 articles screened, 4162 studies met inclusion criteria. In the 3.5 to 12 years preceding each journal’s intervention, the proportions of studies reporting and using key study design elements were stable except for blinding in Stroke and randomization in Science Translational Medicine , which were both increasing. Post-intervention, abrupt and often marked increases were seen in the reporting of randomization status (level change: +17% to +44%, P ≤0.005), blinding (level change: +20% to +40%, P ≤0.008), and sample size estimation (level change: 0% to +40%, P ≤0.002 in 2 journals). Significant but more modest improvements in the use of these study design elements were also observed. These improvements were not seen in control journals. Conclusions— Journal interventions such as Stroke ’s author submission checklist can meaningfully improve the quality of published preclinical research and should be considered to enhance study transparency and design. However, such interventions are alone insufficient to fully address widespread shortcomings in preclinical research practices.
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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 | 0,447 | 0,750 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».