Sharing Clinical Trial Data — A Proposal from the International Committee of Medical Journal Editors
Bibliographic record
Abstract
El Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas (ICMJE) considera que es una obligación ética compartir responsablemente los datos generados por ensayos clínicos, porque los participantes se han sometido a un riesgo particular. En un consenso creciente, muchos patrocinadores en el mundo -Fundaciones, Agencias Gubernamentales y la industria proveedora en salud- ya exigen compartir los datos. Por este motivo, en esta Editorial, que será publicada simultáneamente en enero de 2016 por las revistas que a la fecha integran el ICMJE, dicho Comité propone requerir a los autores de ensayos clínicos que compartan con otros los datos individuales, anónimos, que generaron los resultados que se presentan en el manuscrito enviado a publicación (incluyendo Tablas, Figuras y anexos o material suplementario) en un plazo menor a seis meses después de su publicación. Se define como datos que generaron los resultados a los datos individuales de cada paciente (anónimos) que se requieren para reproducir los hallazgos que muestra el manuscrito, incluyendo sus metadatos. Este requisito será aplicado a los ensayos clínicos que comiencen a reclutar pacientes desde un año después que el ICMJE adopte como requisito compartir los datos, lo que ocurrirá después de considerar el feedback que se reciba al difundir esta Editorial. El documento original, que se reproduce a continuación, reitera la definición de ensayo clínico y explicita la forma y condiciones que propone para cumplir con este requisito.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.475 | 0.541 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.009 | 0.012 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.044 | 0.026 |
| Open science | 0.019 | 0.016 |
| Research integrity | 0.100 | 0.109 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".