Re-use of trial data in the first 10 years of the data-sharing policy of the Annals of Internal Medicine: a survey of published studies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The Annals of Internal Medicine (AIM) has adopted a policy encouraging data-sharing since 2007. Objective To explore the impact of the AIM data-sharing policy for randomized controlled trials (RCTs) in terms of output from data-sharing (i.e. publications re-using the data). Design Retrospective study. Setting AIM. Participants RCTs published in the AIM between 2007 and 2017 were retrieved on PubMed. Publications where the data had been re-used were identified on Web of Science. Searches were performed by two independent reviewers. Interventions Intention to share data (or not) expressed in a data-sharing statement. Measurements The primary outcome was any published re-use of the data (i.e. re-analysis, secondary analysis, or meta-analysis of individual participant data [MIPD]), where the first, last and corresponding authors were not among the authors of the RCT. Components of the primary outcome and analyses without any author restriction were secondary outcomes. Analyses used Cox (primary analysis) models adjusting for RCT characteristics. Results 185 RCTs were identified. 106 (57%) mentioned willingness to share data and 79 (43%) did not. 208 secondary analyses, 67 MIPD and no re-analyses were identified. No significant association was found between intent to share and re-use where the first, last and corresponding authors were not among the authors of the primary RCT (adjusted hazard ratio = 1.04 [0.47-2.30]). Secondary outcomes also showed no association between intent to share and re-use. Limitations Possibility of residual confounding and limited power. Conclusion Over ten years, RCTs published in AIM expressing an intention to share data were not associated with more extensive re-use of the data. Registration https://osf.io/8pj5e/ Funding Source Grants from the Fondation pour la Recherche Médicale, Région Bretagne, and French National Research Agency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,505 | 0,824 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».