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Enregistrement W4407242377 · doi:10.2196/64069

Data-Sharing Statements Requested from Clinical Trials by Public, Environmental, and Occupational Health Journals: Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4407242377 sur OpenAlexaff
Yingxin Liu, Jingyi Zhang, Lehana Thabane, Xuerui Bai, Lili Kang, Gregory Y.H. Lip, Harriette G.C. Van Spall, Min Xia, Guowei Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCross-sectional studyEnvironmental healthPublic healthMedicinePsychologyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Data sharing plays a crucial role in health informatics, contributing to improving health information systems, enhancing operational efficiency, informing policy and decision-making, and advancing public health surveillance including disease tracking. Sharing individual participant data in public, environmental, and occupational health trials can help improve public trust and support by enhancing transparent reporting and reproducibility of research findings. The International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) requires all papers to include a data-sharing statement. However, it is unclear whether journals in the field of public, environmental, and occupational health adhere to this requirement. OBJECTIVE: This study aims to investigate whether public, environmental, and occupational health journals requested data-sharing statements from clinical trials submitted for publication. METHODS: In this bibliometric survey of "Public, Environmental, and Occupational Health" journals, defined by the Journal Citation Reports (as of June 2023), we included 202 journals with clinical trial reports published between 2019 and 2022. The primary outcome was a journal request for a data-sharing statement, as identified in the paper submission instructions. Multivariable logistic regression analysis was conducted to evaluate the relationship between journal characteristics and journal requests for data-sharing statements, with results presented as odds ratios (ORs) and corresponding 95% CIs. We also investigated whether the journals included a data-sharing statement in their published trial reports. RESULTS: Among the 202 public, environmental, and occupational health journals included, there were 68 (33.7%) journals that did not request data-sharing statements. Factors significantly associated with journal requests for data-sharing statements included open access status (OR 0.43, 95% CI 0.19-0.97), high journal impact factor (OR 2.31, 95% CI 1.15-4.78), endorsement of Consolidated Standards of Reporting Trials (OR 2.43, 95% CI 1.25-4.79), and publication in the United Kingdom (OR 7.18, 95% CI 2.61-23.4). Among the 134 journals requesting data-sharing statements, 26.9% (36/134) did not have statements in their published trial reports. CONCLUSIONS: Over one-third of the public, environmental, and occupational health journals did not request data-sharing statements in clinical trial reports. Among those journals that requested data-sharing statements in their submission guidance pages, more than one quarter published trial reports with no data-sharing statements. These results revealed an inadequate practice of requesting data-sharing statements by public, environmental, and occupational health journals, requiring more effort at the journal level to implement ICJME recommendations on data-sharing statements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,218
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,218
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0220,036
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,785
Tête enseignante GPT0,705
Écart entre enseignants0,080 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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