Funders’ data-sharing policies in therapeutic research: A survey of commercial and non-commercial funders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Funders are key players in supporting randomized controlled trial (RCT) data-sharing. This research aimed to describe commercial and non-commercial funders' data-sharing policies and to assess the compliance of funded RCTs with the existing data-sharing policies. METHODS AND FINDINGS: Funders of clinical research having funded at least one RCT in the years 2016 to 2018 were surveyed. All 78 eligible non-commercial funders retrieved from the Sherpa/Juliet Initiative website and a random sample of 100 commercial funders selected from pharmaceutical association member lists (LEEM, IFPMA, EFPIA) and the top 100 pharmaceutical companies in terms of drug sales were included. Thirty (out of 78; 38%) non-commercial funders had a data-sharing policy with eighteen (out of 30, 60%) making data-sharing mandatory and twelve (40%) encouraging data-sharing. Forty-one (out of 100; 41%) of commercial funders had a data-sharing policy. Among funders with a data-sharing policy, a survey of two random samples of 100 RCTs registered on Clinicaltrial.gov, data-sharing statements were present for seventy-seven (77%, 95% IC [67%-84%]) and eighty-one (81% [72% - 88%]) of RCTs funded by non-commercial and commercial funders respectively. Intention to share data was expressed in 12% [7%-20%] and 59% [49%- 69%] of RCTs funded by non-commercial and commercial funders respectively. CONCLUSIONS: This survey identified suboptimal performances of funders in setting up data-sharing policies. For those with a data-sharing policy, the implementation of the policy in study registration was limited for commercial funders and of concern for non-commercial funders. The limitations of the present study include its cross-sectional nature, since data-sharing policies are continuously changing. We call for a standardization of policies with a strong evaluation component to make sure that, when in place, these policies are effective.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».