Are European clinical trial funders policies on clinical trial registration and reporting improving? A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Assess the extent to which the clinical trial registration and reporting policies of 25 of the world's largest public and philanthropic medical research funders meet best practice benchmarks as stipulated by the 2017 WHO Joint Statement, and document changes in the policies and monitoring systems of 19 European funders over the past year. Design Setting Participants: Cross-sectional study, based on assessments of each funder's publicly available documentation plus validation of results by funders. Our cohort includes 25 of the largest medical research funders in Europe, Oceania, South Asia, and Canada. Interventions: Scoring all 25 funders using an 11-item assessment tool based on WHO best practice benchmarks, grouped into three primary categories: trial registries, academic publication, and monitoring, plus validation of results by funders. Main outcome measures: How many of the 11 WHO best practice items each of the 25 funders has put into place, and changes in the performance of 19 previously assessed funders over the preceding year. Results: The 25 funders we assessed had put into place an average of 5/11 (49%) WHO best practices. Only 6/25 funders (24%) took the PI's past reporting record into account during grant application reviews. Funders' performance varied widely from 0/11 to 11/11 WHO best practices adopted. Of the 19 funders for which 2021(2) baseline data was available, 10/19 (53%) had strengthened their policies over the preceding year. Conclusions: Most medical research funders need to do more to curb research waste and publication bias by strengthening their clinical trial policies.
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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 | 0,178 | 0,259 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».