Factors relating to nonpublication and publication bias in clinical trials in Canada: A qualitative interview study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aims to understand factors contributing to nonpublication and publication bias in clinical trials in Canada. METHODS: Qualitative interviews were conducted between March 2019 and April 2021 with 34 participants from the Canadian provinces of Alberta, British Columbia and Ontario, including 17 clinical trial investigators, 1 clinical research coordinator, 3 research administrators, 3 research ethics board members and 10 clinical trial participants. We conducted a thematic analysis involving coding of interview transcripts and memo-writing to identify key themes. RESULTS: Several factors contribute to nonpublication and publication bias in clinical trial research. A core theme was that reporting practices are shaped by incentives within the research system taht favour publication of positive over negative trials. Investigators are discouraged from reporting by experiences or perceptions of difficulty in publishing negative findings but rewarded for publishing positive findings in various ways. Trial investigators more strongly associated positive clinical trials than negative trials with opportunities for industry and nonindustry funding and with academic promotion, bonuses and recognition. Research institutions and ethics boards tended to lack well-resourced, proactive policies and practices to ensure trial findings are reported in registries or journals. CONCLUSION: Clinical trial reporting practices in Canada are shaped by incentives favouring reporting of positive over negative trials, such as funding opportunities and academic promotion, bonuses and recognition. Research institutions could help change incentives by adopting performance metrics that emphasize full reporting of results in journals or registries.
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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 | 0,080 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».