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Enregistrement W4318240957 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.53301

Comparison of Preprint Postings of Randomized Clinical Trials on COVID-19 and Corresponding Published Journal Articles

2023· review· en· W4318240957 sur OpenAlex
Anthony D. Bai, Yunbo Jiang, David Nguyen, Carson K. L. Lo, Isabella Stefanova, Kevin Guo, Fengqiu Wang, Cindy Zhang, Kyle Sayeau, Akhil Garg, Mark Loeb

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintPublication biasSample size determinationRandomized controlled trialCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineMEDLINEHazard ratioMeta-analysisConfidence intervalFamily medicineInternal medicineStatisticsComputer scienceMathematicsWorld Wide WebBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Randomized clinical trials (RCTs) on COVID-19 are increasingly being posted as preprints before publication in a scientific, peer-reviewed journal. Objective: To assess time to journal publication for COVID-19 RCT preprints and to compare differences between pairs of preprints and corresponding journal articles. Evidence Review: This systematic review used a meta-epidemiologic approach to conduct a literature search using the World Health Organization COVID-19 database and Embase to identify preprints published between January 1 and December 31, 2021. This review included RCTs with human participants and research questions regarding the treatment or prevention of COVID-19. For each preprint, a literature search was done to locate the corresponding journal article. Two independent reviewers read the full text, extracted data, and assessed risk of bias using the Cochrane Risk of Bias 2 tool. Time to publication was analyzed using a Cox proportional hazards regression model. Differences between preprint and journal article pairs in terms of outcomes, analyses, results, or conclusions were described. Statistical analysis was performed on October 17, 2022. Findings: This study included 152 preprints. As of October 1, 2022, 119 of 152 preprints (78.3%) had been published in journals. The median time to publication was 186 days (range, 17-407 days). In a multivariable model, larger sample size and low risk of bias were associated with journal publication. With a sample size of less than 200 as the reference, sample sizes of 201 to 1000 and greater than 1000 had hazard ratios (HRs) of 1.23 (95% CI, 0.80-1.91) and 2.19 (95% CI, 1.36-3.53) for publication, respectively. With high risk of bias as the reference, medium-risk articles with some concerns for bias had an HR of 1.77 (95% CI, 1.02-3.09); those with a low risk of bias had an HR of 3.01 (95% CI, 1.71-5.30). Of the 119 published preprints, there were differences in terms of outcomes, analyses, results, or conclusions in 65 studies (54.6%). The main conclusion in the preprint contradicted the conclusion in the journal article for 2 studies (1.7%). Conclusions and Relevance: These findings suggest that there is a substantial time lag from preprint posting to journal publication. Preprints with smaller sample sizes and high risk of bias were less likely to be published. Finally, although differences in terms of outcomes, analyses, results, or conclusions were observed for preprint and journal article pairs in most studies, the main conclusion remained consistent for the majority of studies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,551
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,753
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5510,753
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0090,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,690
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,038 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle