Abstract

Contexto

a investigação orientada para hospitais de câncer nos Estados Unidos tratar e estudar pacientes com uma variedade de doenças. Medidas de doença produtividade de pesquisa específico e comparação com a produtividade geral, não existem actualmente.

Hipótese

Diferentes instituições são especializadas na investigação de doenças particulares.

Objectivo

Para relatar doença produtividade específica dos hospitais Americana de câncer, e propor uma medida sumária.

Método

Foi realizado um estudo retrospectivo observacional dos 50 hospitais de câncer maior classificação em 2013 US News and World Report rankings. Foi realizada uma busca automática de PubMed e Clinicaltrials.gov para relatórios e registros de ensaios clínicos publicados (respectivamente) abordando cânceres específicos entre 2008 e 2013. Foi calculado o fator de impacto somados para as publicações. Geramos uma medida resumo de produtividade com base no número de Fase II de testes clínicos registrados e o fator de impacto II de ensaios clínicos de Fase publicados para cada par instituição e da doença. Geramos rankings com base nesta medida sumária.

Resultados

Foram identificados 6076 ensaios registrados e 6516 ensaios publicados com um fator de impacto combinado de 44280,4, envolvendo 32 doenças diferentes ao longo dos 50 instituições. Usando uma medida sumária baseada em ensaios clínicos registrados e publicados, que classificou instituições em doenças específicas. Como esperado, diferentes instituições foram altamente classificado na produtividade específica da doença para doenças diferentes. 43 instituições apareceu no top 10 fileiras por pelo menos 1 doença (vs 10 na lista global), enquanto 6 instituições diferentes foram classificada como número 1 em pelo menos 1 doença (vs 1 na lista global).

conclusão

produtividade em Pesquisa varia consideravelmente entre a amostra. produtividade global do câncer esconde grande variação entre as doenças. rankings específicos da doença identificar locais de alta produtividade acadêmica, que pode ser de interesse para médicos, pacientes e pesquisadores

Citation:. Goldstein JA, Prasad V (2015) Doença produtividade específica de Hospitais Americana de Câncer. PLoS ONE 10 (3): e0121233. doi: 10.1371 /journal.pone.0121233

Editor do Academic: Robert Lane, Schmidt, da Universidade de Utah School of Medicine, Estados Unidos

Recebido: 29 de setembro de 2014; Aceito: 28 de janeiro de 2015; Publicação: 17 de março de 2015

Este é um artigo de acesso aberto, livre de todos os direitos autorais e pode ser livremente reproduzido, distribuído, transmitido, modificado, construído em cima, ou de outra maneira usado por qualquer pessoa para qualquer finalidade lícita. O trabalho está disponível sob a licença Creative Commons CC0 domínio público dedicação

Dados Disponibilidade: O código-fonte para a recuperação e análise de dados está disponível em: github.com/jagstein/Rankings-dz. Os resultados da análise são apresentados como dados adicionais. publicação subjacente e dados de ensaios clínicos está disponível em pubmed.gov e clinicaltrials.gov, respectivamente. fatores de impacto são de: www.citefactor.org/journal-impact-factor-list-2012.html

Financiamento:.. Os autores não têm apoio ou financiamento para relatar

interesses concorrentes: os autores declararam que não existem interesses conflitantes.

Introdução

produtividade acadêmica dos indivíduos, instituições e nações é amplamente medidos, comparados e discutidos [1], [2], [3 ]. [4]. Nessas medições, duas métricas primárias são utilizadas 1) publicações ou citações bibliométricos, ou seja, medir e 2) o financiamento. Dentro de centros médicos acadêmicos, o financiamento do National Institutes of Health (NIH) (https://report.nih.gov/award/index.cfm), eo índice h institucional (uma medida de publicação e citações) têm sido usados para elevar a moral, alocar recursos e liderança juiz [4], [5], [6]. No entanto, dentro do campo da pesquisa clínica do cancro, uma visão ampla da produtividade está faltando.

A medição da produtividade ensaio clínico apresenta problemas especiais. Os ensaios clínicos servem um duplo papel como veículos para o atendimento ao paciente e unidades de produtividade acadêmica. O tratamento do câncer e, portanto, a investigação clínica, é multifacetada, envolvendo frequentemente cirurgiões oncologistas, médicos e radiológicos, bem como o apoio de diagnosticadores, internistas gerais e cirurgiões. diagnósticos específicos e seu tratamento dependem de diferentes especialistas e subspecialists em diferentes graus. O objetivo deste trabalho é fornecer uma visão geral de produtividade em pesquisa clínica do líder hospitais de câncer acadêmicos nos Estados Unidos a partir de 2008-2013, e para reflectir as diferenças de produtividade específicos para determinadas doenças. Especificamente, a hipótese de que diferentes instituições se especializam em pesquisa em doenças específicas ,.

Materiais e Métodos

Programação

aquisição e análise de dados foram feitas utilizando a linguagem de programação Python com o pandas, numpy, scipy e extensões matplotlib. Por favor, veja abaixo para uma explicação mais detalhada das funções dos programas. Código está disponível em https://github.com/jagstein/Rankings-dz

Instituições

Nós usamos os EUA News and World Report top 50 hospitais em câncer. Estas listagens são amplamente discutidos e as pontuações gerais e reputações foram relatados correlacionar-se com medidas de produtividade acadêmica [7], [8]. agrupamentos institucionais, por exemplo, Universidade de Cornell, Hospital Presbiteriano de Nova York, e Weill-Cornell Medical College basearam-se nos rankings Notícias EUA e estendido para incluir instituições filiadas relevantes. Essas instituições estão representados nos termos de pesquisa e dicionário e apresentados nas Tabelas S1-S2.

ensaios clínicos publicados e fator de impacto cumulativo

As informações sobre fator de publicação tentativa e impacto clínico foram determinados por consulta automatizada de PubMed usando os pacotes BioEntrez e BioMedline e sintaxe PubMed (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/, 2014/06/01). Foram considerados 50 instituições e 27 doenças. Para cada par instituição /doença (por exemplo, Washington University (St. Louis) /cânceres urothelial), que procurou ensaios clínicos publicados, todos ou restrito à Fase I ou Fase II. Usamos os sinônimos institucionais e doenças listadas nas Tabelas S1-S2. Para nosso excesso de todos os resultados de câncer, foi utilizada a categoria principal malha de câncer. Como exemplo, a busca de II de ensaios clínicos de fase cervicais cancerosas com base na Universidade de Washington foi formatado como:

(Hospital Barnes-Jewish [AD] OU Universidade de Washington [AD] OU Alvin J. Siteman Cancer Center [AD ]) 2008: 2013 [DP] ensaio clínico Fase II [PT] neoplasias do colo uterino [MESH])

Contamos o número de publicações. Para cada publicação, identificamos a revista, e com referências cruzadas-lo com uma lista publicada de fatores de impacto para 2012. Nós resumiu esses fatores de impacto. Por exemplo, se havia 3 ensaios publicados em periódicos com fatores de impacto de 1, 2, e 3, respectivamente, o fator de impacto resumiu foi 6.

Os ensaios clínicos listados no Clinicaltrial.gov

temos procurado por todos os julgamentos clinicaltrials.gov com o termo de pesquisa “cancro”, produzindo, em 43,339 estudos. Estes ensaios baixado em formato XML (2014/05/24), e forneceu dados sobre o julgamento, data de início, id estudo, a fase de desenvolvimento de medicamentos, fonte de financiamento, número de participantes, o status de conclusão e instituição líder. Foi realizada uma busca automatizada através dos ensaios. Para cada ensaio, determinou-se a doença (s) estudado por ler no título, as condições estudadas, e descrição, em seguida, à procura de palavras-chave específicas para uma determinada doença, por exemplo, “câncer urotelial”, “cancro da bexiga”, e “ureteral câncer. “Nós procuramos cada ensaio para cada um dos 27 diagnósticos. Para a consideração de sobre-tudo câncer de pontuação, usamos ambos os ensaios classificáveis ​​e não classificáveis.

Desta forma, a 1 ou mais doenças foram designados para 31,164 ensaios. Para verificar nossas atribuições, nós manualmente avaliação 100 dos julgamentos mais recentemente iniciados para a qual foi identificada nenhuma doença. Esta verificação encontrados 8 estudos dos nossos cânceres de interesse. Dos restantes 92 estudos, existiam 24 estudos de efeitos secundários, e.g. mucosite, 15 dos factores de risco, por exemplo psoríase, 16 de cancros não abrangidos, por exemplo, neuroblastoma, 13 de cancros sólidos avançados de tipo não especificado, 9 de não-câncer, condições dos fatores não-risco, por exemplo, diabetes, 5 estudos de pesquisa básica, por exemplo, interacções farmacocinéticas medicamentosas entre dabrafenib, rosuvastatina e midazolam, e 10 estudos que não podiam ser agrupados de tal modo. Contamos o número de ensaios em cada fase que foram administrados por cada instituição. Para lidar com instituições com vários nomes, combinamos instituições usando um dicionário de instituições e sinónimos comuns, que é apresentado como Tabela S2.

Análise Estatística

Para medir o grau em que o registro de ensaios clínicos e publicação de ensaios clínicos são redundantes, foi realizada análise de regressão entre duas medidas relacionadas, Fase II registros de ensaios clínicos e Clinicaltrails.gov e Fase II julgamento resumiu fatores de impacto clínicos utilizando a função de regressão linear de scipy. Esta função toma como entrada uma matriz de valores para X e um para y, e determina a inclinação, interceptar, valor r, valor de p, e erro padrão usando uma regressão de mínimos quadrados. Usamos as contagens dos ensaios registados fase II para as 50 instituições para cada doença como o x e o fator de impacto resumiu de ensaios de fase II para os mesmos 50 instituições como o y. Corremos uma regressão separada para as 25 doenças com números não-triviais de ensaios. Os resultados para estes regressões são mostrados na Tabela S3. As pistas em média 5,97 +/- 3.11 IF /Registro (intervalo 13,18-,87), enquanto as correlações (R2) em média 0,328 +/- 0,183 (intervalo 0,758-0,013). Embora esta correlação foi significativa (p 0,05). Para 22 de 25, é suficientemente baixas para justificar a consideração de ambos os fatores independentes da produtividade específica doença

Nós procurámos criar uma medida resumo da doença específica produtividade acadêmica em instituições particulares. Escolhemos para se concentrar em ensaios de Fase II é baseado na evidência de benefício do paciente da participação nestes ensaios, bem como sub-notificação de ensaios de Fase I e a natureza multi-centric da Fase III de ensaios [9], [10]. Embora existam muitas medidas de produtividade com base em publicações, procurou-se criar uma medida que foi responsável por registros de ensaios clínicos bem. Para este fim, foi gerada uma medida sumária baseada em ensaios de Fase II registrados no Clinicaltrials.gov eo fator de impacto resumiu da Fase II de testes clínicos. Esta pontuação para uma dada instituição para uma determinada doença foi gerado da seguinte maneira: Quando o SIF é o fator de impacto resumiu para os ensaios de Fase II, as inscrições são os ensaios registrados no Clinicaltrials.gov, maxSIF (doença) é o mais alto entre os SIF 50 instituições para essa doença, e maxRegistrations (doença) é o maior número de ensaios registadas para essa doença. Isto dá uma pontuação máxima de 100. Por exemplo, entre 2008-2013, Barnes-Jewish Hospital publicou ensaios de Fase II sobre o cancro do colo do útero com um fator de impacto resumiu de 7,993, e registrado 1 Fase II julgamento em Clinicaltrials.gov. A Universidade do Texas MD Anderson Cancer Center teve o maior fator de impacto no câncer cervical em 10,329, enquanto a Universidade de Iowa Hospitais e Clínicas registrou o maior número de ensaios, 2. Portanto, a pontuação para Barnes-Jewish para o cancro do colo do útero é:

Resultados

produtividade

geral

Foram identificados 6076 ensaios registrados e 6516 ensaios publicados com um fator de impacto combinado de 44280,4, envolvendo 32 doenças diferentes ao longo dos 50 instituições. Para qualquer doença em estudo em qualquer instituição, havia 11 diferentes variáveis ​​que podem ser medidos, incluindo 5 reflectem registros de ensaios clínicos e 6 refletindo publicação. O conjunto de dados completo está disponível nas Tabelas S4-S5. Calculamos uma pontuação global da produtividade de câncer para cada instituição, com esses resultados apresentados na Tabela 1.

doença específica produtividade

Foram coletadas publicação e dados de ensaios clínicos, para cada instituição, produzido doença pontuações espec�icos como descrito acima e classificados-los. Não havia o mínimo de informação sobre anal, vulvar, testicular, intestino delgado e câncer de pênis, por isso, não analisá-los ainda mais. Nós plotados as pontuações classificados de cada doença e os cobriu (Fig. 1). Para a maioria das doenças, uma instituição tinha as provas mais clínicos eo maior fator de impacto combinado, para uma pontuação de 100. A pontuação para instituições posteriormente classificados caiu rapidamente.

Para a maioria das doenças a mais alta instituição de classificação (graduação = 1 ) tem uma pontuação de 100, ou seja, registrar o maior número de ensaios clínicos e publicar artigos com o fator de impacto resumiu maior. Como rank aumenta, a pontuação diminui rapidamente, de modo que a instituição com 10

th maior pontuação (classificação = 10) mostra uma pontuação de 16,5 +/- 7,9 (média +/- desvio padrão).

rankings específicos cancro

diferentes tipos de câncer são tratados e estudados por diferentes médicos em diferentes departamentos, usando uma variedade de técnicas. Para captar essa diversidade, geramos listas de classificados mais de 25 diferentes condições. As 10 instituições com a maior pontuação em cada categoria, incluindo laços, são apresentados na Tabela 2. Centro M.D. Anderson Cancer apareceu nas maioria dos top-10 listas, 24/25, bem como ter a maior pontuação em 13/25. No entanto, 43 das 50 instituições de fazer pelo menos uma aparição em um top 10 lista e 6 organização diferente foram topo do ranking em pelo menos uma área. Um relato completo dessas aparições é apresentado como Tabela 3.

Discussão

Este documento descreve a paisagem da produtividade em pesquisa clínica em câncer e 25 das doenças específicas mais comuns dentro altamente classificado hospitais universitários nos Estados Unidos. A principal descoberta é uma descrição granular do que doenças são estudadas onde.

Várias escalas de produtividade acadêmica têm sido propostos e utilizados em um ambiente hospital universitário, com variados foco na viabilidade, validade, fiabilidade e aceitabilidade [11] . O índice h institucional, definido como h, quando uma instituição tem publicado com pelo menos h documentos que foram citados no mínimo, h vezes foi usado para comparar departamentos acadêmicos entre os hospitais [5]. Enquanto artigos publicados, número citado, fator de impacto, e h-index são preditivos de financiamento futuro e futura publicação em serviços de cirurgia e neurocirurgia acadêmicos, h-index foi encontrado para ser superior às outras medidas [6], [12] Uma vez que o descrição do h-index em 2005, tem havido numerosas modificações propostas e dificuldades identificadas (discutido em [12]). O financiamento também foi usado, tanto como uma medida de produtividade acadêmica e para validar o valor preditivo de outras medidas [5], [11].

Embora não seja nossa intenção de propor

ainda outra

métrica de produtividade em pesquisa para o uso geral, os problemas específicos na área de produtividade ensaio clínico motivou a nossa escolha de medições e medida sumária. Em termos de bibliometria, Google Scholar, Web of Science e Scopus, os motores de busca 3 de publicação que permitem a medição do índice h, não permitem restrições aos ensaios clínicos, ou fases específicas de ensaios clínicos, uma característica fundamental do PubMed. Desde a publicação de ensaios clínicos compõe a minoria de saída departamental, isto levanta problemas significativos para a sua fiabilidade. Da mesma forma, a incapacidade para restringir a MeSH termos significa que a busca de um tipo específico de câncer irá identificar alguns artigos que fazem comparações com que o câncer ou discutindo drogas usadas para tratar o câncer. Por exemplo, uma busca por “cancro da mama” poderia voltar discussões de câncer de ovário ou câncer de cólon devido à associação das duas doenças no BRCA1 e 2 síndromes, ou o uso de trastuzumab (Herceptin, Roche /Genentech) para uma variedade de condições, devido à indicação principal de trastuzumab no uso de cancro da mama que sobre-expressam Her2. Do ponto de vista técnico, pesquisas PubMed automatizadas podem ser realizadas usando o pacote BioEntrez em Python, enquanto não existe capacidade semelhante para os 3 bancos de dados proprietários.

Os trabalhos anteriores mostraram uma alta correlação entre várias medidas diferentes de produtividade acadêmica e USN WR reputação [8]. Geramos uma pontuação composta para cada instituição com base em todos II de ensaios clínicos de fase registradas na clinicaltrials.gov, bem como o fator de impacto II de ensaios clínicos de fase publicados no MEDLINE. Nós apresentamos as notas globais em comparação com reputação como Tabela 1.

Vários fatores influenciam a seleção de pacientes de um hospital de câncer. Apenas 7,3% dos pacientes procuram atendimento em um centro de NCI-designada cancro (NCI-CC) [13]. Embora alguns grupos têm encontrado uma associação entre atendimento NCI-CC e diminuição da mortalidade [14], as características dos pacientes são diferentes. pacientes NCI-CC são mais jovens, com menos comorbidades e doença mais avançada [13].

Um fator óbvio e validado em de escolha do hospital é a distância [15]

, [13]. Para pacientes com normas de tratamento, que pode esperar um bom resultado com o tratamento padrão de atendimento, as desvantagens de viajar mais longe podem superar quaisquer benefícios.

O benefício do tratamento em um NCI-CC é pensado para derivar melhorado processo de cuidado, potencialmente explicar a redução da mortalidade por ambas as cancerosas e não-cancerosas causas [14]. Há também melhorias de mortalidade de procura de cuidados em uma instalação de alto volume [16]. Devemos aceitar o potencial para variáveis ​​de confusão, como nas diferenças demográficas e de mortalidade marcantes que separam relativamente bem e bem-off viajar pacientes de pacientes relativamente doentes para quem o NCI-CC passa a ser o seu centro mais próximo [17]

, [18].

a maioria das instituições neste estudo são NCI-CC, e todos têm um alto volume de pacientes com câncer. Portanto, os pacientes que apresentam a qualquer um deles pode esperar que os benefícios acima descritos. No entanto, definindo o benefício marginal da procura de cuidados em um hospital mais espesso é mais difícil. O subtotal ‘Survival’ dada pelo US News para todos os 50 melhores hospitais é de 8, 9 ou 10. A ponderação necessária para gerar este resultado significa que outros avaliadores do que US News dão diferentes escores de mortalidade para o mesmo hospital [19]. Isso levanta a questão de saber se tais medidas são viáveis.

Nossa métrica incide sobre o registo de II de ensaios clínicos de fase e publicá-los em revistas de alto impacto. Essas atividades diferem de outros empreendimentos acadêmicos na medida em que envolvem potencial benefício para os pacientes. Uma revisão de estudos fase II de drogas direcionadas molecularmente indicou uma taxa de resposta global média de 6,4% [9]. Isto é consistente com a taxa de resposta de 4% encontrados mais geralmente para testes de câncer de Fase I [20]

, [21]. Este é um pequeno grau de benefício, no entanto, é imputável ao agente sob investigação eo investigador que administra.

Limitações

Esta análise está sujeita a várias objeções e limitações. Erros de inclusão e exclusão de estudos relevantes são uma preocupação potencial; no entanto, realizamos verificações manuais em clinicaltrials.gov e PubMed em um número limitado de valores incomuns. Automatizada e busca manual ambos dependem de curadoria inicial correcto da informação. O erro mais propensos a alterar os nossos rankings é a incapacidade de identificar um sinônimo institucional, uma vez que isso iria apresentar-se com uma queda isolada daquela instituição. Por essa razão, apresentamos nossa lista de sinônimos e termos de pesquisa (Tabelas S1-S2). Pode parecer estranho que, uma vez que estas medidas são tão semelhantes, as correlações entre eles exibir uma ampla gama de valores mais diferentes doenças. Isto fala ao valor de considerar ambas as medidas, desde a produtividade pode ser perdida se apenas uma é considerada. registro do ensaio clínico é prospectiva, enquanto publicações estão retrospectiva. No entanto, é provável que alguns ensaios contribuir para ambas as componentes da nossa pontuação. Gostaríamos de considerar este como um positivo desde uma instituição que registra o que publica e publica o que ele registra é preferível às alternativas.

Nós escolhemos focar fase II contagens de teste de fatores ClinicalTrials.gov e impacto das publicada fase II de ensaios clínicos de PubMed. Nós não utilizar o financiamento NCI como uma métrica, por causa da correlação relativamente baixa com a reputação e a falta de benefício direto do paciente a partir dos estudos básicos que formam a maior parte das subvenções do NCI. Escolhemos para se concentrar em ensaios de fase II porque os ensaios muitos fase I não são relatados [10], enquanto ensaios de fase III tendem a ser multi-centric, e difícil atribuir a excelência ao nível da instituição única. contagens de pacientes nos ensaios são fortemente distorcida por um pequeno número de grandes ensaios biobancos e prevenção. fator de impacto nos permite ter em conta a probabilidade de um papel que está sendo lido e citado. Em um ambiente em que cada ensaio clínico é cada vez mais deverá ser publicado, pequeno, mal concebido, ou menos novos ensaios podem ser mais propensos a ser publicado em revistas do grupo inferior.

Conclusão

Nós fornecemos uma vista da produtividade acadêmica específica doença paisagem em hospitais de câncer americanos de alto renome. Estes hospitais mostrar produtividade acadêmica entre várias doenças. Seja ou não este se traduz em diferenças na assistência ao paciente é desconhecido, e deve ser objecto de um estudo mais aprofundado.

Informações de Apoio

Tabela S1. Os termos de pesquisa.

Esta tabela lista os termos de pesquisa de doenças específicas utilizadas para classificar os ensaios. Para entradas de ensaios clínicos de Clinicaltrials.gov, o título, condição e texto descritivo de cada ensaio foi procurado para cada uma das palavras-chave (kw1-8), bem como a expressão regular. A formatação das expressões regulares é tal que, por exemplo, ‘gástrico. {1100} câncer’ irá detectar quaisquer ocorrências da palavra “cancro” dentro de 100 caracteres após o termo «gástrica ‘, enquanto’ câncer gástrico” só irá detectar casos de essa frase exata. A detecção de qualquer uma das palavras-chave ou a expressão regular faz com que um julgamento para ser classificado como estudar essa doença. Os termos de malha são os termos utilizados no PubMed com esta tag ‘[mesh]’ para detectar publicações pertencentes a esse diagnóstico

doi:. 10.1371 /journal.pone.0121233.s001

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S2 Tabela . Instituição dicionário.

Esta é a lista de sub-instituições que são combinados em nossa análise. Por exemplo, Hospital Barnes-Jewish, centro de câncer Alvin J. Siteman (que está no Hospital Barnes-Jewish), e da Universidade de Washington (que abriga Hospital Barnes-Jewish) são todos renomeado Hospital Barnes-Jewish. Neste caso, Barnes-Jewish Hospital é usada para reduzir a confusão com a Universidade de Washington (Seattle). Os sinônimos foram determinadas por busca manual do banco de dados Clinicaltrials.gov, os centros de câncer do NCI de mesmo nome, e frequentemente encontrados abreviaturas

doi:. 10.1371 /journal.pone.0121233.s002

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S3 Tabela . . Clinicaltrials.gov – correlações PubMed

Esta lista mostra a correlação entre o número de ensaios clínicos registrados na Clinicaltrials.gov e o fator de impacto das publicações resumiu PubMed para doenças específicas e para o cancro geral

doi: 10.1371 /revista. .pone.0121233.s003

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S4 Table. . registros de ensaios clínicos por instituição, doença e fase

Em combinação com S5 Mesa, isso representa uma contabilidade completa dos dados subjacentes à medida sumária usado no corpo principal do artigo

doi:. 10.1371 /revista. pone.0121233.s004

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S5 Table. publicações de ensaios clínicos e fatores de impacto somados por instituição, doença e fase

doi: 10.1371. /journal.pone.0121233.s005

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