Publication Trends in Rheumatology Systematic Reviews and Randomized Clinical Trials, 1995–2017
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: The growth of systematic reviews and metaanalyses (SRMA) has outpaced the growth of randomized clinical trials (RCT) in many medicine subspecialties1. This may reflect technological advances in SRMA production, fewer barriers to publish, or academic pressure to produce citations2. The value of disproportionate SRMA growth has been brought into question3, but the nature of RCT growth has undergone less scrutiny. In rheumatology, nearly 4 in 5 RCT receive pharmaceutical industry funding4, which could influence the relative proportion of early-stage efficacy studies as opposed to postmarketing safety studies. In this letter we describe the relative growth of rheumatology RCT and SRMA, as well as the phase of clinical trials over time, neither of which have been previously assessed in the field of rheumatology. We conducted a cross-sectional study using the R package RISmed (R Foundation for Statistical Computing), which extracted bibliographic content from the database PubMed. The inclusion period began on … Address correspondence to Dr. M.S. Putman, Northwestern University, Department of Medicine 251 E Huron St. #1400, Chicago, IL 60611, USA. Email: msputman{at}gmail.com.
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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 | 0,060 | 0,338 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».