A longitudinal assessment of trial protocols approved by research ethics committees: The Adherance to SPIrit REcommendations in the UK (ASPIRE-UK) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the quality of reporting of RCT protocols approved by UK research ethics committees before and after the publication of the Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials (SPIRIT) guideline. METHODS: We had access to RCT study protocols that received ethical approval in the UK in 2012 (n=103) and 2016 (n=108). From those, we assessed the adherence to the 33 SPIRIT items (i.e. a total of 64 components of the 33 SPIRIT items). We descriptively analysed the adherence to SPIRIT guidelines as proportion of adequately reported items (median and interquartile range [IQR]) and stratified the results by year of approval and sponsor. RESULTS: The proportion of reported SPIRIT items increased from a median of 64.9% (IQR, 57.6-69.2%) in 2012 to a median of 72.5% (IQR, 65.3-78.3%) in 2016. Industry-sponsored RCTs reported more SPIRIT items in 2012 (median 67.4%; IQR, 64.1-69.4%) compared to non-industry-sponsored trials (median 59.8%; IQR, 46.5-67.7%). This gap between industry- and non-industry-sponsored trials increased in 2016 (industry-sponsored: median 75.6%; IQR, 71.2-79.0% vs non-industry-sponsored: median 65.3%; IQR, 51.6-76.3%). CONCLUSIONS: The adherence to SPIRIT guidelines has improved in the UK from 2012 to 2016 but remains on a modest level, especially for non-industry-sponsored RCTs.
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 | 0,330 | 0,520 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».