Publication Rates of Heart Failure Clinical Trials Remain Low
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Under-reporting of clinical trial results inhibits dissemination of knowledge, limits understanding of therapeutic interventions, and may ultimately harm patients. OBJECTIVES: This study examined the rates and predictors of heart failure clinical trial publication and how they have changed over time. METHODS: This study assessed cross-sectional analysis of all heart failure clinical trials registered on ClinicalTrials.gov with at least 2 years follow-up after trial completion. The content area was chosen for the robust clinical trial activity in the field. The primary outcome was manuscript publication with multivariable proportional hazards adjustment to identify associations with publication. RESULTS: Of the 1,429 included studies, 806 (56%) were published as manuscripts, 623 were unpublished, and 97 (7%) reported results without manuscript publication. Of the total, 1,243 were completed after 2007, when the mean 1-year publication rate for interventional trials rose from 12.7% to 19.6% (p = 0.049), which was possibly associated with changes in government regulation. However, there was no further sustained improvement over time, and there was no multivariable association between later completion dates and reporting or publication of results. Funding from the National Institutes of Health and use of clinical (death, hospitalization, myocardial infarction, changes in functional classification) rather than nonclinical primary endpoints were associated with earlier publication. Whether the results were consistent with the primary study hypothesis was not associated with likelihood of publication. CONCLUSIONS: The rates of heart failure clinical trial publication or reporting of results remain unacceptably low. Additional efforts by all stakeholders, including investigators, sponsors, regulators, societies, editors, and journals are needed to improve data dissemination.
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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 | 0,260 | 0,659 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,011 |
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 ».