Allocation of authorship and patient enrollment among global clinical trials in oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oncology randomized controlled trials (RCTs) are increasingly global in scope. Whether authorship is equitably shared between investigators from high-income countries (HIC) and low-middle/upper-middle incomes countries (LMIC/UMIC) is not well described. The authors conducted this study to understand the allocation of authorship and patient enrollment across all oncology RCTs conducted globally. METHODS: A cross-sectional retrospective cohort study of phase 3 RCTs (published 2014-2017) that were led by investigators in HIC and recruited patients in LMIC/UMIC. FINDINGS: During 2014-2017, 694 oncology RCTs were published; 636 (92%) were led by investigators from HIC. Among these HIC-led trials, 186 (29%) enrolled patients in LMIC/UMIC. One-third (33%, 62 of 186) of RCTs had no authors from LMIC/UMIC. Forty percent (74 of 186) of RCTs reported patient enrollment by country; in 50% (37 of 74) of these trials, LMIC/UMIC contributed <15% of patients. The relationship between enrollment and authorship proportion is very strong and is comparable between LMIC/UMIC and HIC (Spearman's ρ LMIC/UMIC 0.824, p < .001; HIC 0.823, p < .001). Among the 74 trials that report country enrollment, 34% (25 of 74) have no authors from LMIC/UMIC. CONCLUSIONS: Among trials that enroll patients in HIC and LMIC/UMIC, authorship appears to be proportional to patient enrollment. This finding is limited by the fact that more than half of RCTs do not report enrollment by country. Moreover, there are important outliers as a significant proportion of RCTs had no authors from LMIC/UMIC despite enrolling patients in these countries. The findings in this study reflect a complex global RCT ecosystem that still underserves cancer control outside high-income settings.
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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 | 0,334 | 0,584 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».