Reporting summary results in clinical trial registries: updated guidance from WHO
Notice bibliographique
Résumé
The importance of publicly registering clinical trials and reporting their results in registries is widely recognised. While substantial progress has been made with registering trials before enrolment, the availability of results in registries remains uncommon despite expanding legislative and funder requirements-leading to an incomplete evidence base and avoidable waste of resources, particularly for unpublished trials. This paper discusses the rationale for reporting summary results in trial registries, reviews the current landscape of registry policies, and presents new WHO guidance for reporting results in registries. The 2025 WHO guidance was developed after consultation with relevant parties, including researchers, patients, sponsors, funders, regulators, journal editors, registry administrators, and the public. The guidance defines eight minimum items that are essential for understanding and interpreting the summary results for all trials. Implementation of the WHO guidance by trial registries, broad adherence by investigators and sponsors, and endorsement by funders, regulators, legislators, research ethics committees, patient organisations, and journals can help enhance the contribution of trials to scientific knowledge, patient care, and health policy.
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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 | 0,226 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,018 |
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 ».