Trials, 2006; 7: 15-15 (más artículos en esta revista)

Cuyo conjunto de datos es de todos modos? Compartir datos en bruto de los ensayos aleatorios

BioMed Central
Andrew J Vickers (vickersa@mskcc.org) [1]
[1] Departamentos de Epidemiología y Bioestadística, Medicina, Urología, Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, NY, EE.UU.

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Resumen
Fondo

El intercambio de datos de la investigación en bruto es común en muchas áreas de la investigación médica, la genómica está quizás el más conocido ejemplo. En el ensayo clínico comunidad de investigadores habitualmente se niegan a compartir los datos brutos de un ensayo aleatorio, sin dar una razón.

Discusión

Datos de distribución de los beneficios que las numerosas investigaciones de las actividades relacionadas con: la reproducción de análisis, pruebas de hipótesis secundaria, el desarrollo y la evaluación de nuevos métodos estadísticos; enseñanza; ayuda diseño de futuros ensayos; meta-análisis, y, posiblemente, la prevención del error, el fraude y selectiva la presentación de informes. Los autores de los ensayos clínicos, sin embargo, a veces parecen demasiado interesados en que se scooped y con la tergiversación de su trabajo. Ambas posibilidades pueden evitarse con medidas sencillas como la inclusión de la original de ensayos como co-autores en cualquier publicación derivada de compartir datos. Por otra parte, si tratamos a cualquier conjunto de datos como pertenecientes a los pacientes que lo componen, en lugar de los investigadores, esas preocupaciones caída de distancia.

Conclusión

Los avances tecnológicos, en particular Internet, han hecho uso compartido de datos en general, un trivial problema logístico. En común de datos debe llegar a ser visto como una parte inherente de la realización de un ensayo aleatorio, similar a la manera en que consideramos de revisión ética y la publicación de los resultados del estudio. Las revistas y los organismos de financiación deberían insistir en que los autores de los ensayos que los datos brutos disponibles, por ejemplo, mediante la publicación de datos en la Web. Si el ensayo clínico comunidad sigue al fracaso en lo que respecta a la compartición de datos, sólo vamos a fortalecer la percepción de la opinión pública lo que hacemos los ensayos clínicos en beneficio de nosotros mismos, no nuestros pacientes.

Introducción

Los investigadores habitualmente se niegan a compartir los datos brutos de ensayos con asignación al azar, sin dar una razón. En este documento, voy a argumentar que las actitudes hacia el uso compartido de datos en el ensayo clínico comunidad necesidad de reconsiderar, de manera drástica. Voy a empezar por compartir algunas experiencias personales de compartir datos.

Anécdota en común de datos 1: datos para ayudar a planear un ensayo fase II

Se me pidió que ayudan a diseñar una incontrolada ensayo de Fase II. La idea era tratar a una pequeña cohorte de pacientes y, si los resultados parecía prometedor, un gran diseño, ensayo aleatorio para saber con certeza si el tratamiento fue de beneficio. Para saber si "espera resultados prometedores" necesitábamos una idea de cómo hacer que los pacientes en ausencia de tratamiento. Se encontró un ensayo clínico aleatorizado, controlado con placebo a acumular un grupo similar de pacientes a los que tiene previsto estudiar. Se estableció contacto con los autores preguntando si podríamos obtener parte de los datos en bruto de su juicio: una lista de pre-tratamiento y seguimiento de resultados para el control del brazo. Dado que el investigador principal (PI) trabajó en el National Institutes of Health (NIH), y que el estudio fue financiado por el gobierno federal, por lo tanto, algo sorprendido cuando le escribió de nuevo una breve nota que dice: "Nosotros no estamos dispuestos a liberar el datos en este momento. "

En común de datos anécdota 2: los datos de un meta-análisis

Me enfrenté un problema al realizar un meta-análisis: algunos informes de ensayos ha dado un resumen de los datos de número de eventos por paciente, mientras que otros han dado la proporción de pacientes que han estado sin eventos. Escribí a la PI de un estudio para pedir datos en bruto para que yo pueda convertir los números de caso a caso de incidencia. Para su crédito dijo que "le encantaría compartir los datos" - se trataba de un nuevo estudio financiado por el gobierno federal en el NIH - sin embargo, no pudo hacerlo porque "mi biostatistician no lo liberan".

Anécdota en común de datos 3: datos para probar un nuevo método estadístico

He desarrollado un novedoso método estadístico con un colega en el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC). Necesitábamos un conjunto de datos sobre los que poner a prueba nuestro método y el pensamiento que uno de los grandes ensayos aleatorios realizados por el cáncer de co-grupos operativos podrían ser apropiadas. Nos acercó un MSKCC médico que tenía un puesto de alto nivel en uno de estos grupos. Después de un largo debate, finalmente nos permitió presentar nuestras ideas a la comisión competente. Esto incluyó un 45 minutos posteriores conferencia telefónica durante la cual se señaló que: a) los resultados de nuestro análisis no tiene implicaciones clínicas y eran de interés sólo para los estadísticos, b) que desea hacer hincapié en este punto en cualquier documento, c) que la co - el grupo se enviará ningún documento antes de su presentación y tendrá pleno poder de veto. Después de una buena parte de la deliberación, la comisión finalmente cedió ... para que nos presente una propuesta por escrito. A esto no hay respuesta.

En común de datos anécdota 4: datos para predecir los efectos de una droga

Una gran quimioprevención juicio se publicó lo que sugiere que un fármaco ampliamente utilizado podría ayudar a prevenir un cáncer. Un colega, que sabían los investigadores, señaló que los investigadores han medido un determinado biomarcador en la línea de base. Hemos demostrado anteriormente que este biomarcador puede predecir la aparición de cáncer. Mi colega, por lo tanto, propuso que el juicio investigadores que colaboran en un estudio para determinar si los biomarcadores pueden ser utilizados para predecir la respuesta al fármaco en estudio. El plan era que pondría en libertad a los datos en bruto a mí, me gustaría construir un modelo estadístico y los dos grupos de investigación que escribir conjuntamente un documento. Nuestra propuesta fue rechazada.

En común de datos anécdota 5: datos para predecir los efectos de la cirugía

Un ensayo aleatorio, se hizo pública mostrando claros beneficios de un determinado tipo de cirugía por cáncer. En este caso, el PI era un buen amigo cerca de un colega mío. Sugerí a mi colega que obtener los datos brutos de la prueba para ver si podíamos identificar qué pacientes se beneficiarían más de una cirugía. Esto es relativamente sencillo: se le pidió a su amigo, su amigo dijo que sí. Pero el PI no obtener la aprobación de los co-investigadores y que nunca recibió los datos en bruto.

En común de datos 6 anécdota: una historia positiva

También he tenido varias experiencias positivas de uso compartido de datos: un ejemplo será suficiente. He propuesto a Doug Altman, quien ha escrito muchos de los populares de Estadística Notas de artículos para el British Medical Journal, que escribir una nota de Estadística en el análisis de covarianza (ANCOVA). Pensaba que esta era una buena idea, pero recomendó que obtener un conjunto de datos para ilustrar nuestro enfoque. Me había convertido en amistad con Konrad Streitberger en una conferencia, correo electrónico, así que le pedimos los datos brutos de un estudio publicado recientemente, y él me envió de vuelta una hoja de cálculo de Excel, casi a vuelta de correo electrónico. La Estadística de Notas documento fue publicado con Streitberger de datos [1]. Curiosamente, fueron contactados por numerosas estadísticos que querían utilizar los datos con fines didácticos.

Para compartir o no compartir: culpable hasta que demuestre su inocencia

Yo nunca fue dado de manera explícita las razones por cualquiera de mis solicitudes para obtener datos primarios fueron rechazadas, por lo que sólo puedo especular. Podría ser que los investigadores tenían miedo que yo pueda publicar algo que no sería una buena representación de sus conclusiones. Si es así, el intercambio de datos en bruto no es la cuestión: comentarios y artículos de revisión basándose únicamente en un ensayo publicado los resultados son a menudo equivocada - de hecho, un artículo discutiendo los resultados de una cirugía de prueba similar a la que discutió en 5 anécdota dijo, totalmente inexacta, que los pacientes han muerto como resultado de la cirugía [2] - y parece más probable que los datos brutos mejoraría posterior comentario. Por otra parte, en tres de los cuatro casos en los que tiene previsto publicar los datos, los investigadores fueron invitados a ser co-autores o se les ofreció la oportunidad de leer, revisar y, si fuera necesario, los documentos de veto antes de su presentación. Alternativamente, podría ser que los ensayos no quería ser scooped de sus propios datos. Sin embargo, las sugerencias para la colaboración en publicaciones fueron rechazadas y, por otra parte, no soy consciente de que ninguno de los grupos que hemos abordado han publicado documentos de abordar las cuestiones que nos interesan. Se podría argumentar también que el desproporcionado temor a ser scooped sugiere que los investigadores podría ser demasiado preocupado con su carrera en comparación con el valor de la investigación a los pacientes.

Cualquiera que sea la razón, es evidente que hay una carga de la prueba problema aquí: "no compartir datos hasta que no es clara e inequívoca prueba de que no tendrá como resultado un daño (especialmente a mí)", en lugar de, "debemos compartir a menos que los datos que tenemos algunas buenas razones para creer que esto no es en el mejor interés de los pacientes. "Parece poco reconocimiento que los productores de datos son parte de una comunidad con obligaciones recíprocas, o la ciencia que todos los anteriores se basa en la ciencia (miles indecibles de las horas de brillante trabajo científico se requiere sólo para permitirme este tipo de papel en mi portátil). Por otra parte, no parece que haya ningún reconocimiento de que el intercambio de datos en bruto pueden dar lugar a conclusiones o técnicas o nuevas investigaciones que podrían ayudar a aliviar la angustia humana (apéndice 1). El discurso fue, en cambio, "este es mi conjunto de datos, ¿por qué debería dejar que lo tienes?"

Kirwan ha llevado a cabo un estudio más sistemático de las actitudes sobre el uso compartido de datos de agrimensura farmacéuticos investigadores [3]. De acuerdo con mi experiencia un poco frustrante, informa de que aproximadamente tres de cada cuatro investigadores, así como un grupo de la industria, se opusieron a que los datos brutos disponibles a partir de los ensayos después de su publicación. ¿Qué es de particular interés es que los documentos Kirwan las razones expuestas por los investigadores contra el uso compartido de datos y proporciona una convincente riposte a cada una de ellas. Por ejemplo, el argumento más común contra dado el uso compartido de datos es que los métodos de análisis pre-especificado en el estudio de protocolos y es inadecuado el uso de otros métodos, en particular, un investigador comparte el análisis de datos puede dedicarse a "datos de dragado" o elegir no válidos formas de análisis. Kirwan sostiene que es para la comunidad científica en su conjunto, no para los autores de los ensayos individuales, para juzgar la idoneidad de cualquier reanálisis. Tenga en cuenta también que en el intercambio de datos por encima de anécdotas, el análisis que estaba planeado fueron totalmente incidental de los principales propósitos de un juicio y, por tanto, no podía haber sido pre-especificado en el protocolo de estudio. Sin embargo, apenas parecen como los datos de dragado. Kirwan informes y rechaza varios argumentos adicionales como "dificultad de la extracción de datos relativos a una publicación" (este debe haber sido hecho por los datos que se han analizado); los costos de administrar una base de datos (una preocupación para el sitio adecuado, no los autores de los ensayos) y "una alternativa de análisis puede ser de importancia comercial". Este último punto es particularmente interesante: Kirwan sostiene que si el valor de una alternativa de análisis es reconocido por la empresa farmacéutica, que debe llevarse a cabo antes de la publicación de los resultados del estudio, si no ", entonces razón de más para asegurar que en otros sobre el terreno están en condiciones de determinar la necesidad y el análisis de conducta ".

Cuyo conjunto de datos es de todos modos?

En 2004, publiqué PI como un gran estudio de la acupuntura para el tratamiento de las cefaleas crónicas [4]. En mi instancias, 401 pacientes completaron cuestionarios numerosas en el transcurso de un año, a veces completando las puntuaciones de dolor cuatro veces al día durante semanas a la vez. ¿Es este conjunto de datos relativas a las minas? ¿O es que realmente pertenecen a los pacientes en el ensayo, y Qué debo hacer para actuar simplemente como custodio? Varias de las pruebas descritas en las anécdotas fueron literalmente por encima de la vida y la muerte: cada uno de los pasos que se indican en la curva de supervivencia fue la hija de alguien, el padre de alguien, la esposa de alguien. Y, sin embargo, detalles de la muerte que de repente pasó a ser financiada con fondos públicos del investigador la propiedad privada.

En los EE.UU., al menos, los datos que legalmente pertenecen a los autores de los ensayos con el argumento de que requiere trabajo para la creación de conocimiento a partir de los datos. Pero la ciencia, especialmente la ciencia médica, es esencialmente una empresa llevó a cabo por razones morales. Tenemos que hacer no sólo lo que es legal pero lo que es correcto. Como tal, debemos tener en cuenta los probables deseos de los pacientes que nos dan su sangre, a llenar nuestros cuestionarios y morir en nuestros juicios. Es difícil creer que cualquier paciente a mi juicio, que completaron los cuestionarios complejo tan diligentemente durante un período tan largo de tiempo, realmente me han querido mantener los datos por mí mismo en lugar de compartirlo con otros para el beneficio de la ciencia médica en general.

Cómo compartir datos

En muchos casos, compartir datos en bruto es muy sencillo, aquí lo hago ahora mismo: haga clic en el enlace del archivo adicional 1 para ver un completo conjunto de datos de la acupuntura para el dolor de cabeza juicio. No me especialmente largo para crear este archivo. Yo necesitaba tener un lugar limpio, bien anotado conjunto de datos de todos modos con el fin de realizar los análisis estadísticos para el juicio y la publicación de modo que todo lo que se necesita es suprimir algunas variables extrañas, convertir a Microsoft Excel, y escribir un par de observaciones que describe los datos establecer. Estas observaciones podrían ser muy breve que he podido hacer referencia a los ensayos publicados para experimentación detalles.

Hay ciertas responsabilidades tengo como el productor de los datos. En primer lugar, tengo que asegurarme de que mis conjunto de datos es limpio, preciso y bien anotado, aunque esta es una buena práctica estadística de todos modos. En segundo lugar, tienen que asegurarse de que he protegido la confidencialidad del paciente. Esto no es sólo una cuestión de la supresión de nombres y direcciones, como la identidad puede ser perfectamente construidos a partir de otros datos, como la fecha de la muerte, el diagnóstico y el código postal (ver publicado directrices para ayudar a [5]]. Por la misma razón, sin embargo, o de anonimato "de toda señal de identificación" de datos no es particularmente largo. En tercer lugar, tengo la responsabilidad de decidir el nivel apropiado de detalle para un conjunto de datos. Por ejemplo, en el juicio la acupuntura, los pacientes se les dio la SF-36 cuestionario de calidad de vida en tres ocasiones. Este instrumento consta de 36 preguntas que se resumen en 9 dominios. Al crear el conjunto de datos, he decidido no dar las respuestas a cada pregunta ya que esto requeriría más de 100 variables, en vez de dar el dominio de resultados en cada período de seguimiento.

Un investigador que desee utilizar los datos brutos de un ensayo aleatorio también tiene sus responsabilidades. La más obvia es que la fuente de los datos debe ser citado. Esto es comparable a la utilización de las listas de referencias en documentos de citar las fuentes de datos publicados. En segundo lugar, los investigadores tienen la responsabilidad de la participación de los productores del conjunto de datos. Trialists tener un profundo conocimiento de los datos y su experiencia y asesoramiento puede ser esencial para evitar los análisis inadecuado. Por regla general, los ensayos deben ser invitados a ser colaboradores en cualquier no-trivial novela de investigación resultantes de sus datos, con pleno co-autoría en cualquier publicación resultante.

Para obtener más ideas sobre la logística de compartir datos datasharing.net ver el sitio web [6]; el apéndice 1 se resumen los beneficios de compartir los datos de ensayos con asignación al azar: esta se basa en anteriores trabajos de Hutchon [7].

La protección de los intereses de los autores de los ensayos

No es plausible que un trialist la reputación o la carrera podría ser perjudicados por el uso compartido de datos. Por ejemplo, ¿qué pasa si un investigador descargado el conjunto de datos de la acupuntura a mi juicio, llevado a cabo un análisis inadecuado y, a continuación, publicó un documento que muestra cómo los nuevos descubrimientos "refutado" mis conclusiones? Del mismo modo, si se me previsto un análisis secundario de mis datos, pero fue golpeado a él por otro investigador, quisiera perder la oportunidad de publicar un documento, documentos y son, por supuesto, la moneda de una carrera científica. En el apéndice 2, se proponen una serie de directrices para el uso compartido de datos que sirven a la doble función de proteger a los investigadores y optimizar el valor científico de los ensayos. Apéndice 2 podría ser visto como un primer intento de respuesta Eysenbach y Sa la convocatoria de un "código de conducta" para la publicación de datos en bruto [8].

Dos características de las directrices son de particular interés. En primer lugar, garantizar que los autores de los ensayos son co-autores en cualquier análisis posteriores para su publicación o se encargó un comentario publicado junto con los nuevos análisis. Por otra parte, los investigadores están garantizados por las directrices para ser los primeros en publicar un análisis: no están obligados a publicar o compartir cualquier dato que, de buena fe, van a seguir para analizar los papeles. Para dar un ejemplo concreto, estoy actualmente participan en la planificación de un cáncer de juicio en el que diversos biomarcadores se tomarán al inicio del estudio. Espero que en primer lugar, publicar los resultados generales del proceso - el cáncer de la supervivencia libre de cada grupo - y, posteriormente, presentar una serie de documentos que buscan a preguntas tales como si los marcadores biológicos, ya sea predecir la supervivencia o la respuesta al estudio de intervención. No creo que exista ninguna necesidad de poner a disposición los datos brutos en el biomarcadores hasta que publicar documentos que describen nuestro análisis de biomarcadores.

No obstante, tengo pocas dudas de que las directrices no siempre se ha de seguir y, aun cuando sean, el daño se puede a veces resultar de la publicación o el uso compartido de datos en bruto. Creo que tenemos que aceptar que tendrá como resultado un daño de cualquier política. La cuestión clave de si los beneficios de un mayor intercambio de crudo ensayo clínico estos datos supera los daños (en mi opinión, esto está lejos de ser una estrecha llamada). También tenemos que considerar si la restricción de la libre circulación de la información científica para evitar efectos adversos poco frecuentes es realmente lo que queremos como comunidad de investigación.

Conclusión

El NIH actualmente requiere que las subvenciones de 500000 dólares o más por año ofrecer un "hecho de compartir datos plan" en la solicitud de subvención [9]. Aunque este es un buen comienzo, no garantiza que los datos son realmente en última instancia, se pusieron a disposición. Por otra parte, sólo una fracción de los ensayos aleatorios son financiados por los NIH a la melodía de $ 500000 por año. Mi solución sería hacer ilegal la experimentación humana y, a continuación, dejar de publicar datos en bruto dentro de un período de tiempo adecuado. Supongo que puede haber circunstancias especiales en que podría ser razonable para mantener la confidencialidad de datos - por ejemplo, durante la primera fase de desarrollo de un fármaco patentado - y se podría prever que las excepciones podrían ser concedidas. Para que mi propuesta no parecen draconianas, considerar si algunas de las Vioxx de muertes relacionadas con el podría haberse evitado de Merck habían sido obligados a publicar los datos brutos en cada paciente.

A la espera de que algo poco probable la aplicación de esa legislación, un punto de partida podría ser la revistas: ¿y si las revistas, y los ensayos sería un buen punto de partida, insistió en que los investigadores presentaron datos en bruto, junto con la revista manuscrito, para su publicación en la revista web? Yo no soy el primero en hacer esa sugerencia [7, 10]. Agregando datos en bruto para la presentación de acogida de otros requisitos (conflicto de intereses, sugirió los encuestados, los derechos de autor transferencias, etc) no parece oneroso. De hecho, los investigadores no sería más que siguiendo el ejemplo de los investigadores del genoma donde "todos los académicos las revistas científicas deberían ahora exigir la presentación de datos de microarrays para el orden público repositorios como parte del proceso de publicación" [11]. También podríamos ir a los organismos de financiación (NIH, el Consejo de Investigación Médica, Wellcome) y sugieren que la demanda de publicación de los datos brutos de ensayos con asignación al azar, exactamente de la misma manera que ahora requieren la publicación de acceso abierto.

Los editores de Los ensayos han escrito que "alentar a los autores de poner a disposición todos los (o algunos de) los datos en bruto a partir de los ensayos" [12] Un código voluntario de esta naturaleza no parece funcionar. Eysenbach y Sa informe que, aunque la revista Journal of Medical Internet Research invita explícitamente a los autores de adjuntar los datos primarios, ninguno lo ha hecho durante los dos primeros años de la publicación [8].

Por lo tanto, quizás lo que necesitamos sobre todo es un cambio fundamental de actitudes dentro de la comunidad de ensayos clínicos. En común de datos es común en otros ámbitos de la ciencia, la investigación genómica es el ejemplo obvio. No puedo creer que no es razonable pedir a los autores de los ensayos clínicos de compartir los datos cuando, por ejemplo, los investigadores de levadura hacerlo habitualmente. Vamos a hacer intercambio de datos brutos un lugar común, parte natural del proceso de ensayos clínicos, de la misma manera que consideramos que la obtención de la aprobación ética o la publicación de los resultados de los ensayos. Si no lo hacemos, sólo reforzar la percepción de la opinión pública lo que hacemos los ensayos clínicos en beneficio de nosotros mismos, no nuestros pacientes.

Postscript

Si tiene alguna anécdotas personales sobre intercambio de datos procedentes de ensayos con asignación al azar, por favor, publica un comentario para este papel o por correo electrónico a mí vickersa@mskcc.org . Quizás es más importante, si usted es un trialist y tienen algunos datos que no quiere compartir, cree que están justificadas en esto y cree que su justificación no está cubierta en mi directrices, por favor hágamelo saber: Quiero asegurarme de que desarrollar un marco que satisfaga las necesidades de todos.

Apéndice 1. Los beneficios de compartir datos en bruto de los ensayos aleatorios

• El análisis puede ser reproducido y controlado por otros

• Actúa como un incentivo adicional para comprobar que un conjunto de datos está limpia y precisa

• Enseñanza

• Ayudas para el desarrollo y evaluación de nuevos métodos estadísticos

• Permite que las pruebas de hipótesis secundaria

• Ayudas para el diseño de futuros ensayos

• Simplifica la adquisición de datos para el metanálisis

• Puede ayudar a prevenir el fraude y selectiva la presentación de informes

Apéndice 2. Sugerido código de conducta para el análisis de los datos brutos publicados

Terminología: los "ensayos" son los autores de la publicación de un informe de un ensayo aleatorio; "investigadores independientes" son un grupo de investigadores que deseen analizar los datos en bruto de prueba ( "nuevo análisis")

Código de conducta para los investigadores independientes y revistas

1. Investigadores independientes de planificación para publicar un nuevo análisis deberán ponerse en contacto con los autores de los ensayos antes de iniciar el análisis

2. Uno o más ensayos se les debería ofrecer una co-autoría en los documentos de cualquier resultado

3. Si los autores de los ensayos de acuerdo con los métodos o las conclusiones de un nuevo análisis:

A. No deben tener poder de veto, a menos que ello se acordó de antemano por los investigadores independientes

B. Ellos, sin embargo, debe garantizarse la oportunidad de escribir un comentario para ser publicado junto con el nuevo análisis

4. Las revistas no deben publicar nuevos análisis de datos anteriormente publicados a menos que ya sea un trialist es un autor o un comentario de un trialist se adjunta

5. Publicado nuevos análisis deben citar el juicio original

Código de conducta para los investigadores

1. Trialists debe velar por que el conjunto de datos está limpio y bien anotado

2. Trialists debe garantizar que ningún paciente individual puede ser identificado a partir de los datos establecidos

3. Trialists deberían estar obligados a compartir o publicar inmediatamente sólo los datos asociados con los principales análisis de un ensayo publicado

A. No hay necesidad de compartir los datos necesarios para análisis secundarios previsto (por ejemplo, estudios correlativos), aunque los investigadores deben en buena fe restringir el uso compartido de datos sólo para los análisis que tienen planes concretos para publicar

B. Independientemente de los planes para futuros análisis, todos los datos en bruto debe ser publicada o puesta a disposición para el intercambio de no más de cinco años después de la primera publicación de los resultados de los ensayos

C. No hay necesidad de actualizar los datos (por ejemplo, como las muertes se acumulan en un cáncer de ensayo)

4. Trialists deben compartir todos los datos y pidió a los análisis si no son para ser publicados (por ejemplo, los datos necesarios para el diseño del ensayo de ayuda)

Material complementario
Archivo Adicional 1
Conjunto de datos de la acupuntura juicio dolor de cabeza