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医学文献中有一种趋势是误导病人和从业者的:发表偏见。阳性试验比阴性试验更有可能被发表,而阴性试验被描绘得比所保证的更积极,这意味着许多重要的(尽管是阴性的)结果永远不会达到科学目的社区。我们假设(或者至少希望)医生能够获得最新的医疗信息,但是,当关键发现没有出现在医学文献中时,医生就无法获得可能影响患者接受的护理水平的信息。在最坏的情况下,这些偏见导致了无效的治疗,延长了患者的痛苦,浪费了资源。在一个透明度和分享日益增加的时代,数字版权保护技术包括哪些,排除负面的试验结果意味着科学文献没有代表性,最终会损害科学的完整性。出版偏见在科学中的作用出版偏见并不是什么新鲜事。在他现在声名狼藉的TED演讲中,本·戈达克将这个长期存在的问题描述为"医学科学基础的系统性缺陷"去年年底,eLife上的一篇文章研究了出版偏见如何影响科学家陈述事实的方式。研究结果表明,虚假声明可以被视为事实,但也可以通过对发布过程的简单修改来降低这种风险。作者之一Carl Bergstrom总结道:"发表偏见的净效应是负面结果不太可能被科学同行看到、阅读和处理[…]我们的模型表明,你需要发表更多的负面结果,至少比我们现在可能要多。"大部分问题在于支持"积极"(或统计上有利)结果的学术文化。科学家们希望通过不断发表具有影响力的研究成果来建立自己的地位和发展自己的事业,而作为人类,我们对激励的反应也很好。无论是更容易发表论文,更大的机会被引用,或更快的职业发展,有几个强烈的动机影响着今天的科学家。在研究到出版的过程中,每个人都有他或她自己喜欢现行制度的理由:研究人员不愿意发表不可预测的"负面"结果编辑们倾向于根据"失败"的不确定性和/或不重要而对其进行打折出版商认识到,与积极的发现相比,"失败"的影响更小,产生的兴趣也更少新的研究显示透明度正在提高正在采取一些措施来消除这种偏见。最广泛引用的是2007年FDA修正案(FDAAA),该法案规定临床试验注册和结果报告临床医生.gov旨在增加透明度、责任感和公共利益。在不断增加的毒品审判丑闻,撤销和资金问题的背景下,该法案受到欢迎,但它充满了含糊不清和漏洞。今年早些时候,高级专利查询,这些问题已通过补充规则加以解决,但挑战依然存在。今年7月,发表在《试验》杂志上的一项研究着眼于FDAAA的影响。这项研究将新批准的心血管疾病和糖尿病药物的试验与FDAAA生效前完成的试验进行了比较。结果表明,在FDAAA之后,试验更有可能被注册和公布,东莞中国专利奖,其结果与FDA的解释一致。"简言之,FDAAA使得FDAAA支持FDA新药批准的临床研究更加透明,美国专利数据库检索,并且在发布时,减少了偏见,"该研究的作者adamt.Phillips和Joseph s.Ross在BioMed Central上写道。还有越来越多的工具被设计用来检测医学文献中的出版偏见。漏斗图很受欢迎,另一种方法是"p曲线分析",由宾夕法尼亚大学的多学科心理学家urisimonsohn设计。这种方法不依赖于作者、编辑和出版商的合作,2019专利代理人考试,而是可以由个人或小组来实施。但统计方法只能走到这一步,还有很长的路要走。在研究到发表过程的任何阶段都可能出现发表偏差,因此多管齐下是降低风险的唯一途径。幸运的是,对医学文献中偏见的态度正在改变。从新的统计方法和AllTrials运动,到致力于审查和发表负面结果的研究的期刊,该行业正在显示其对提高其所有活动透明度的承诺。阅读更多:为什么医疗通信团队难以管理内容?美国食品药品管理局如何使其药品审查现代化大数据影响生物医学研究的三种方式

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