Fate of Registered Studies From London, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lack of study publication leads to bias in the scientific literature. It is important to better understand this phenomenon and find methods for mitigation.\nResearch Question: How many clinical trials registered on ClinicalTrials.gov in London, Ontario are started, completed, and published?\nMethods: Data from all studies in the ClinicalTrials.gov registry associated with London, Ontario were collected, from registry conception until the end of 2017. We determined whether these registered studies were published by July 2020 and whether their first publication included their planned primary outcome at all. Main factors associated with non-publication were assessed using multivariable log-binomial regression. Multivariable modified Poisson regression was used to assess the association between enrollment size and publication. Time to publication was assessed using multiple linear regression.\nResults: Of the registered studies (n = 2446), only 38% were published and 30% with their planned primary outcome. Median time to publication post-start was 53 months [IQR: 36, 75]. Factors associated with publication were randomized design, prospective registration, industry funding, drug study, and enrollment size (p < 0.05). Factors associated with shorter time to publication were positive results, prospective registration, and industry funding, while drug studies were associated with longer time to publication (p < 0.05). Surgical studies seemed to have decreased chances of publication and lengthened time to publication but was not statistically significant in either case.\nConclusions: A substantial proportion of clinical trials from London, Ontario remained unpublished. The factors predictive of non-publication and time to publication suggest potential avenues for increasing publication rates.
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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 | 0,067 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».