Discontinuation and Non-Publication of Heart Failure Randomized Controlled Trials: A Call to Publish All Trial Results
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Discontinuation or non-publication of trials may hinder scientific progress and violates the commitment made to research participants. We sought to identify the prevalence of discontinuation and non-publication of heart failure (HF) clinical trials. METHODS AND RESULTS: We conducted a cross-sectional search of ClinicalTrials.gov to identify all completed and discontinued HF clinical trials. We limited our search to only include trials that were completed by 31 December 2017. Trials were investigated to identify reasons for discontinuation. Informative termination was defined as trial termination due to safety or efficacy concerns. Data pertaining to the trial phase, funding, intervention, enrolment, and trial completion date were extracted for each trial. A total of 572 trials were included. Of these, 21% (n = 118) were discontinued before completion. Patient accrual was the most frequently cited reason (n = 42; 36%) for trial discontinuation, followed by informative termination (n = 16; 14%) and funding (n = 14; 12%). Overall, 24 780 patients were enrolled in trials that were terminated. Of trials that were completed and not terminated, nearly one-third (n = 131/454; 29%) were not published. Seventy-nine (24%) trials were published within 12 months, 192 (59%) within 24 months, and 252 (78%) trials within 36 months. CONCLUSIONS: Discontinuation and non-publication of HF trials is common. This raises ethical concerns towards participants who volunteer for research and are exposed to potential risks, inconvenience, and discomfort without furthering scientific progress.
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 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 | 0,044 | 0,528 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».