JAMA：阳性结果的篇文章，一定更受关注吗？

特征性结果的文中所就比阳性结果的文中所越来越受到瞩目和重视吗？已对，JAMA出版了一篇数据分析方法电子邮件（Research Letter），审查了JAMA两部医学期刊出版过的文中所，探讨这些文中所出版后，被见用、Altmetric低分、博客该网站等认知度举例来说应该因数据分析方法结果特征性与否而有所各不相同。（引：Altmetric低分根据各不相同社都会化新闻报导见用古文献的周内，一般包括新闻报纸、博客、帖子，论坛等，因此Altmetric越来越测重于受众和网络影响力）很多数据分析方法者投稿时越来越偏向于有特征性结果的数据分析方法，有些医学期刊也都会越来越偏向出版结果有生物学意涵的数据分析方法，这就加剧了“出版偏倚”。出版偏倚意味著由此而来这样一种理解，即，与特征性结果的数据分析方法相对来说，从未挖掘出生物学差别的数据分析方法都会获得越来越少的科学界和政府会重视。然而，这种理解有证据反对吗？来看看本数据分析方法的挖掘出。数据分析方法法则数据分析方法其他部门链接了2013年1年末1日至2015年12年末31日期之间，10本JAMA两部医学期刊（包括JAMA子刊）每一期出版的文中所，根据文中所摘要和全文，择优出所有已出版的系统性试验（RCT）。同时在PubMed中所链接该时之间段内JAMA两部医学期刊出版的所有RCT，但该链接从未挖掘出重新RCT。关于文中所出版后的认知度举例来说，则包括被见数、Altmetric低分、该网站（这些举例来说是根据“更高影响力”文中所的预定标准进行时选择的[1]）。所有这些举例来说，自2018年12年末7日到2018年12年末14日，从可视医学期刊网站上的记录中所给予。2名数据分析方法者单独进行时分析方法。根据需要，数据分析方法者都会索引文中所清晰原稿和试验引册信息，以确定主要结局是反对试验所指出的假设，给与特征性结果（即拒绝接受单方面假设[rejected the null hypothesis]），还是阳性结果（supported the null hypotheses），抑或两种情况都有。两名低分者之间的信度（Interrater reliability）非常好（κ= 0.96），一些差别性问题通过与作者的同样沟通或讨论仍然给与解决（n = 9）。被见数、Altmetric Score低分和该网站等不适用概率分布，因此，可用Kruskal-Wallis H验证，尤其各不相同结局特性数据分析方法（特征性结果，阳性结果或混结果）在这些认知度举例来说上的差别；两两尤其可用Dunn验证（Dunn test）。数据分析方法结果最终有433篇已出版的RCT重回分析方法。在这433篇文中所中所，245篇（56.6％）为特征性结果（即拒绝接受单方面假设），158篇（36.5％）为阳性结果，30篇（6.9％）两种结果都有。对于特征性结局的数据分析方法，被见中所位数为56（四分位之较宽[IQR]，26 -106），Altmetric低分和该网站分作78（IQR，28.5-160）和13536（IQR，6126-29266）；而阳性结果的数据分析方法，被见中所位数为45.5（IQR，20.5 -89.25），Altmetric低分和该网站分作73（IQR，28.5-135.5）和13694（IQR，6063-25 205）。各不相同结局特性的数据分析方法，在被见数、Altmetric低分或该网站的两两尤其中所，差别均从未超出生物学意涵（见下表）。表 各不相同结局特性文中所的被见数、Altmetric低分和该网站尤其讨论对在JAMA两部医学期刊上出版的RCT进行时分析方法挖掘出，文中所出版后的认知度举例来说与其结果一段距离（即特征性结果还是阳性结果）之之间并没有关联性。数据分析方法结果多大程度上能转变这两项科学，意味著比特征性或阳性挖掘出越来越为重要。因此，越来越清楚地洞察临床中所哪些是单方面的，似乎同样能见起政府会、临床医生和数据分析方法者的热情。本数据分析方法的局限性包括：均分析方法在JAMA两部医学期刊上出版的RCT，这些挖掘出应该能外推至其他特性的数据分析方法或其他医学期刊唯不清楚。此外，鉴于出版后举例来说的十进制随着时之间大幅积攒，早出版的文中所本身就有越来越多的时之间来积攒认知度十进制，因此，从未来的数据分析方法在分析方法这些举例来说时，应该单独在出版后某一时之间各地区进行时。参考古文献：1. JAMA Facial Plast Surg. 2015； 17(5)：323-324.2. JAMA. 2019； 321(18)：1825-1826.