Tracing the path of 37,050 studies into practice across 18 specialties of the 2.4 million published between 2011 and 2020
Notice bibliographique
Résumé
The absence of evidence to assess treatment efficacy partially underpins the unsustainable expenditure of the US healthcare system, a challenge exacerbated by a limited understanding of the factors influencing the translation of clinical research into practice. Leveraging a dataset of >10,000 UpToDate articles, sampled every 3 months between 2011 and 2020, we trace the path of research (37,050 newly added articles from 887 journals) from initial publication to the point-of-care, compared to the 2.4 million uncited studies published during the same time window across 18 medical specialties. Our analysis reveals substantial variation in how specialties prioritize/adopt research, with regards to a fraction of literature cited (0.4-2.4%) and quality-of-evidence incorporated. In 9 of 18 specialties, less than 1 in 10 clinical trials are ever cited. Furthermore, case reports represent one of the most cited article types in 12 of 18 specialties, comprising nearly a third of newly added references for some specialties (e.g. dermatology). Anesthesiology, cardiology, critical care, geriatrics, internal medicine, and oncology tended to favor higher-quality evidence. By modeling citations as a function of National Institutes of Health (NIH) department-specific funding, we estimate the cost of bringing one new clinical citation to the point-of-care as ranging from thousands to tens of thousands of dollars depending on specialty. The success of a subset of specialties in incorporating a larger proportion of published research, as well as high(er) quality of evidence, demonstrates the existence of translational strategies that should be applied more broadly. In addition to providing a baseline for monitoring the efficiency of research investments, we also describe new 'impact' indices to assess the efficacy of reforms to the clinical scientific enterprise.
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 | 0,026 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».