Extracto
Contexto
hospitales de cáncer orientadas a la investigación en los Estados Unidos tratan y estudian los pacientes con una variedad de enfermedades. Las medidas de productividad de la investigación específica de la enfermedad, y la comparación con la productividad global, la actualidad se carece.
Hipótesis
Las diferentes instituciones están especializados en la investigación de las enfermedades específicas.
Objetivo
Para informar sobre la enfermedad de la productividad específica de los hospitales Americana del cáncer, y proponer una medida de resumen.
Método
Hemos llevado a cabo un estudio observacional retrospectivo de los 50 hospitales de cáncer de más alto rango en el 2013 Noticias de EE.UU. y la clasificación del informe del mundo. Se realizó una búsqueda automatizada de PubMed y Clinicaltrials.gov para los informes publicados y registros de ensayos clínicos (respectivamente) frente a determinados tipos de cáncer entre 2008 y 2013. Se calculó el índice de impacto de las publicaciones resumió. Hemos generado una medida resumen de la productividad basado en el número de la Fase II de ensayos clínicos registrados y el factor de impacto de II de ensayos clínicos de Fase publicados para cada institución y la enfermedad de par. Hemos generado ranking en base a esta medida de resumen.
Resultados
Se identificaron ensayos registrados 6076 y 6516 los ensayos publicados con un factor de impacto combinado de 44.280,4, con la participación de 32 enfermedades diferentes a través de las 50 instituciones. El uso de una medida resumen basado en los ensayos clínicos registrados y publicados, que clasificó las instituciones en enfermedades específicas. Como era de esperar, diferentes instituciones fueron altamente calificados en la productividad específica de la enfermedad para diferentes enfermedades. 43 instituciones aparecieron en los 10 primeros lugares durante al menos 1 de la enfermedad (frente a 10 en la lista global), mientras que 6 instituciones diferentes se clasificaron número 1 en al menos 1 de la enfermedad (vs 1 en la lista general).
conclusión
Investigación productividad varía considerablemente entre la muestra. La productividad general del cáncer oculta una gran variación entre las enfermedades. Enfermedad de las clasificaciones específicas identifican los sitios de alta productividad académica, que puede ser de interés para médicos, pacientes e investigadores
Visto:. Goldstein JA, Prasad V (2015) Enfermedades productividad específica de Hospitales Americana del Cáncer. PLoS ONE 10 (3): e0121233. doi: 10.1371 /journal.pone.0121233
Editor Académico: Robert Lane, Schmidt, Universidad de la Escuela de Medicina de Utah, Estados Unidos |
Recibido: Septiembre 29, 2014; Aceptado: January 28, 2015; Publicado: 17 Marzo, el año 2015
Este es un artículo de acceso abierto, libre de todos los derechos de autor, y puede ser reproducido libremente, distribuir, transmitir, modificar, construir, o de otra forma utilizado por cualquier persona para cualquier propósito legal. El trabajo está disponible bajo la licencia Creative Commons CC0 dominio público dedicación
Disponibilidad de datos: El código fuente para su recuperación y análisis de datos está disponible en: github.com/jagstein/Rankings-dz. Los resultados del análisis se presentan como datos complementarios. publicación subyacente y datos de ensayos clínicos está disponible en pubmed.gov y clinicaltrials.gov, respectivamente. factores de impacto son de: www.citefactor.org/journal-impact-factor-list-2012.html
Financiación:.. Los autores no tienen ningún soporte o financiación reportar
Conflicto de intereses: los autores han declarado que no existen intereses en competencia.
Introducción
Académico productividad de los individuos, instituciones y naciones es ampliamente mide, compara y analiza [1], [2], [3 ]. [4]. En estas mediciones, dos indicadores primarios se utilizan 1) publicaciones o citas bibliométricas, es decir, la medición y 2) la financiación. Dentro de los centros médicos académicos, los fondos de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) (http://report.nih.gov/award/index.cfm), y el índice h institucional (una medida de la publicación y citas) se han utilizado para elevar la moral, asignar recursos y el liderazgo juez [4], [5], [6]. Sin embargo, dentro del campo de la investigación clínica del cáncer, una amplia visión de la productividad es insuficiente.
La medición de la productividad ensayo clínico plantea problemas especiales. Los ensayos clínicos cumplen una doble función como vehículos para la atención de los pacientes y las unidades de la productividad académica. El tratamiento del cáncer, y por lo tanto la investigación clínica, es multifacética, que implica con frecuencia los oncólogos quirúrgicos, médicos y radiológicos, así como el apoyo de los diagnósticos, internistas y cirujanos. diagnósticos específicos y su tratamiento se basan en diferentes especialistas y sub-especialistas en diferentes grados. El objetivo de este trabajo es ofrecer una visión general de la productividad de la investigación clínica de los principales hospitales de cáncer académicos en los Estados Unidos a partir de 2008-2013 y para reflejar las diferencias en la productividad específicos para determinadas enfermedades. En concreto, la hipótesis de que las diferentes instituciones se especializan en la investigación en enfermedades particulares ,.
Materiales y Métodos
Programación
adquisición y análisis de datos se realizaron utilizando el lenguaje de programación Python con el pandas, numpy, scipy y extensiones matplotlib. Por favor, ver más abajo para una explicación más detallada de las funciones de los programas. Código está disponible en https://github.com/jagstein/Rankings-dz
Instituciones
Se utilizó el US News and World Report 50 mejores hospitales de cáncer. Estos listados son ampliamente discutidas y se ha informado de los resultados y la reputación en general se correlaciona con medidas de productividad académica [7], [8]. agrupaciones institucionales, por ejemplo, Universidad de Cornell, Hospital Presbiteriano de Nueva York y Weill-Cornell Medical College se basaron en los ranking de US News y ampliarse para incluir a las instituciones afiliadas pertinentes. Estas afiliaciones están representados en los términos de búsqueda y diccionario y presentan en las Tablas S1-S2.
ensayos clínicos publicados y factor de impacto acumulado
La información sobre la publicación de ensayos clínicos y el impacto del factor se determinaron mediante la consulta automatizada de PubMed utilizando los paquetes BioEntrez y BioMedline y la sintaxis de PubMed (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/, 06/01/2014). Se consideró que 50 instituciones y 27 enfermedades. Para cada par institución /enfermedad (por ejemplo, la Universidad de Washington (St. Louis) /cánceres uroteliales), se realizaron búsquedas de ensayos clínicos publicados, ya sea total o restringido a la Fase I o Fase II. Utilizamos los sinónimos institucionales y las enfermedades que figuran en las Tablas S1-S2. Para nuestros -todos más resultados de cáncer, se utilizó la categoría MeSH importante de cáncer. A modo de ejemplo, la búsqueda de II de ensayos clínicos de fase cáncer de cuello uterino basado en la Universidad de Washington fue formateado como:
(Barnes-Jewish Hospital [AD] O la Universidad de Washington [DC] O Alvin J. Siteman Cancer Center [AD ]) 2008: 2013 [DP] ensayo clínico, fase II [PT] las neoplasias de cuello uterino [MESH])
Se contó el número de publicaciones. Para cada publicación, identificamos la revista, y con referencias cruzadas con una lista publicada de los factores de impacto para el año 2012. Resumimos los factores de impacto. Por ejemplo, si hubo 3 ensayos publicados en revistas con factor de impacto de 1, 2, y 3, respectivamente, el factor de impacto fue sumada 6.
ensayos clínicos recogidos en Clinicaltrial.gov
Se realizaron búsquedas de todos los ensayos en clinicaltrials.gov con la búsqueda del término "cáncer", produciendo 43,339 en los estudios. Estos ensayos descargar en formato XML (05/24/2014), y proporcionaron datos sobre el ensayo, fecha de inicio, Identificación del estudio, la fase de desarrollo de fármacos, fuente de financiación, número de participantes, el estado de finalización, y la institución principal. Se realizó una búsqueda automatizada a través de los ensayos. Para cada ensayo, se determinó la enfermedad (s) estudiada por la lectura en el título, las condiciones estudiadas, y la descripción, a continuación, la búsqueda de palabras clave específicas para una enfermedad en particular, por ejemplo, "el cáncer urotelial", "cáncer de vejiga" y "ureteral cáncer ". Se realizaron búsquedas en cada ensayo, para cada uno de los 27 diagnósticos. Para la consideración de un exceso de todos los cánceres de puntuación, se utilizó ambos ensayos clasificables y no clasificables.
De este modo, 1 o más enfermedades fueron asignados a 31,164 ensayos. Para comprobar nuestras asignaciones, se revisaron manualmente 100 de los juicios más recientemente iniciadas por el cual no se identificó la enfermedad. Esta comprobación encontró 8 estudios de nuestros cánceres de interés. De los 92 estudios restantes, había 24 estudios de los efectos secundarios, por ejemplo mucositis, 15 de factores de riesgo, por ejemplo, psoriasis, 16 de los cánceres no se cubre, por ejemplo, neuroblastoma, 13 de los cánceres sólidos avanzados de tipo no especificado, 9 de la no-cáncer, condiciones de los factores de riesgo no, por ejemplo, diabetes, 5 estudios de investigación básica, por ejemplo, interacciones farmacocinéticas fármaco-fármaco entre dabrafenib, rosuvastatina y midazolam, y 10 estudios que no pudieron ser agrupados de modo. Se contó el número de ensayos en cada fase que se administraron por cada institución. Para hacer frente a instituciones con varios nombres, se combinaron las instituciones utilizando un diccionario de sinónimos y las instituciones comunes, que se presenta como el cuadro S2.
Análisis estadístico
Para medir el grado en que el registro de ensayos clínicos y la publicación de ensayos clínicos son redundantes, se realizó un análisis de regresión entre dos medidas relacionadas, registros de fase II de ensayos clínicos y Clinicaltrails.gov y II de los ensayos clínicos resumió los factores de impacto utilizando la función de regresión lineal a partir de scipy. Esta función toma como entrada una matriz de valores para x y uno para y, y determina la pendiente, intersección, el valor de r, el valor de p, y el error estándar utilizando una regresión de mínimos cuadrados. Se utilizaron los cargos de ensayos registrados en fase II para las 50 instituciones para cada enfermedad como el X y el factor de impacto sumado de los ensayos de fase II para la misma 50 instituciones como la ordenada. Nos encontramos con una regresión separada para las 25 enfermedades con un número no trivial de los ensayos. Los resultados de estas regresiones se muestran en la Tabla S3. Las pistas de un promedio de 5,97 +/- 3,11 SI /registro (rango de 13,18 a 0,87), mientras que las correlaciones (R2) con un promedio 0,328 +/- 0,183 (intervalo 0,758-0,013). Si bien esta correlación fue significativa (p & lt; 0,05). De 22 de 25, que es lo suficientemente baja como para justificar la consideración de ambos como factores independientes en la enfermedad productividad específica
Hemos tratado de crear una medida resumen de la enfermedad-específica la productividad académica en instituciones particulares. Elegimos a centrarse en ensayos de fase II se basa en la evidencia de los beneficios para el paciente de la participación en estos ensayos, así como la falta de notificación de los ensayos de fase I y la naturaleza multi-céntrico de la Fase III de los ensayos [9], [10]. Si bien hay muchas medidas de la productividad en base a publicaciones, hemos tratado de crear una medida que representó para los registros de ensayos clínicos también. Con este fin, hemos generado una medida resumen basado en la Fase II de ensayos registrados en Clinicaltrials.gov y el factor de impacto resumió de la Fase II de ensayos clínicos. Esta puntuación para una institución determinada para una enfermedad dada se generó en la siguiente forma: Cuando el SIF es el factor de impacto se suman para ensayos de fase II, Los registros son los ensayos registrados en Clinicaltrials.gov, maxSIF (enfermedad) es el más alto entre los SIF 50 instituciones para que la enfermedad, y maxRegistrations (enfermedad) es el más alto número de ensayos registrados para esa enfermedad. Esto le da una puntuación máxima de 100. Por ejemplo, entre 2008 a 2013, Barnes-Jewish Hospital de publicado ensayos de fase II en cáncer de cuello uterino con un factor de impacto sumado de 7.993, y ha registrado 1 ensayo de fase II en Clinicaltrials.gov. La Universidad de Texas MD Anderson Cancer Center tuvo el mayor factor de impacto en el cáncer cervical a 10.329, mientras que la Universidad de Iowa Hospitales y Clínicas registró el mayor número de ensayos, 2. Por lo tanto, la puntuación para el Barnes-Jewish de cáncer de cuello uterino es:
Resultados
general de la productividad
Se identificaron ensayos registrados 6076 y 6516 los ensayos publicados con un factor de impacto combinado de 44.280,4, con la participación de 32 enfermedades diferentes a través de las 50 instituciones. Para cualquier enfermedad bajo estudio en cualquier institución, había 11 variables diferentes que podrían medirse, 5 de ellas que reflejan los registros de ensayos clínicos y 6 reflejan publicación. El conjunto de datos completo está disponible en los cuadros S4-S5. Se calculó una puntuación global de la productividad del cáncer para cada institución, con los resultados que se presentan en la Tabla 1.
Enfermedad específica productividad
Se recogieron publicación y datos de ensayos clínicos para cada institución, la enfermedad producida puntajes específicos de como se ha descrito anteriormente y los clasificó. Hubo una información mínima sobre el ano, vulva, testículos, intestino delgado, y los cánceres de pene, por lo que no se analizan más a fondo. Nos dibujan los puntajes clasificados de cada enfermedad y ellos (Fig. 1) a superponer. Para la mayoría de las enfermedades, una institución tenía los ensayos clínicos más y el mayor factor de impacto combinado, para una puntuación de 100. Las calificaciones de instituciones posteriormente clasificados cayeron rápidamente.
Para la mayoría de las enfermedades de la institución de más alto rango (Rango = 1 ) tiene una puntuación de 100, es decir registrar el mayor número de ensayos clínicos y la publicación de artículos con mayor factor de impacto se suman. A medida que aumenta rango, la puntuación se reduce rápidamente, de tal manera que la institución con el 10
ª puntuación más alta (Rango = 10) muestra una puntuación de 16,5 +/- 7,9 (media +/- desviación estándar).
ranking específicos cáncer
Los diferentes tipos de cáncer son tratados y estudiados por diferentes médicos en diferentes departamentos que utilizan una variedad de técnicas. Para capturar esta diversidad, se generaron listas clasificadas más de 25 condiciones diferentes. Las 10 instituciones con la puntuación más alta en cada categoría, incluyendo lazos, se presentan en la Tabla 2. Centro de M. D. Anderson Cancer apareció en la mayor cantidad de top 10 de las listas, 24/25, así como tener la puntuación más alta en 13/25. Sin embargo, 43 de las 50 instituciones hacen al menos 1 aparición en una lista de los 10, y 6 organización diferente fueron mejor clasificados en al menos un área. Una explicación completa de estos aspectos se presentan en la Tabla 3.
Discusión
Este documento describe el paisaje de la productividad de la investigación clínica en el cáncer y 25 de las enfermedades más comunes específicas de alto rango dentro de los hospitales universitarios en los Estados Unidos. El principal hallazgo es una descripción granular de qué enfermedades se estudian dónde.
escalas múltiples de la productividad académica se han propuesto y utilizado en un entorno hospitalario académica, con diferentes énfasis en la factibilidad, validez, fiabilidad y aceptabilidad [11] . El índice h institucional, que se define como h, cuando una institución haya publicado al menos papeles H que se han citado al menos h veces se ha utilizado para comparar los departamentos académicos entre los hospitales [5]. Mientras que los libros publicados, el número citado, factor de impacto, y el índice h son predictivos de la financiación en el futuro y la publicación futura en los departamentos de cirugía y neurocirugía académicas, se encontró que el índice h que es superior a las otras medidas [6], [12] Dado que la Descripción del índice h en el año 2005, se han producido numerosas modificaciones propuestas y las dificultades identificadas (discutido en [12]). La financiación también se ha utilizado, tanto como una medida de la productividad académica y para validar el valor predictivo de otras medidas [5], [11].
Aunque no es nuestra intención de proponer
otro
métrica de la productividad de la investigación para el uso general, los problemas específicos en el ámbito de la productividad ensayo clínico motivado nuestra elección de mediciones y medida de resumen. En términos de la bibliometría, Google Scholar, Web of Science y Scopus, los motores de búsqueda 3 publicación que permiten la medición del índice h, no permiten la restricción a los ensayos clínicos, o fases específicas de los ensayos clínicos, una característica clave de PubMed. Desde la publicación de ensayos clínicos constituye la minoría de la producción departamental, esto plantea problemas significativos para su fiabilidad. Del mismo modo, la incapacidad para restringir a los términos MeSH significa que la búsqueda de un cáncer particular identificará algunos artículos que hacen comparaciones a que el cáncer o en discusiones sobre medicamentos utilizados para tratar ese cáncer. Por ejemplo, una búsqueda de "cáncer de mama" podría volver discusiones de cáncer de ovario o cáncer de colon debido a la asociación de estas enfermedades en los genes BRCA1 y 2 síndromes, o el uso de trastuzumab (Herceptin, de Roche /Genentech) para una variedad de condiciones, debido a la indicación principal de trastuzumab en el uso de cáncer de mama que sobreexpresan HER2. Desde un punto de vista técnico, consultas automatizadas PubMed pueden llevarse a cabo utilizando el paquete BioEntrez en Python, mientras no haya capacidad similar para las 3 bases de datos propietarias.
El trabajo previo ha demostrado una correlación alta entre varias medidas diferentes de la productividad académica y USN & amp; WR reputación [8]. Hemos generado una puntuación compuesta para cada institución sobre la base de todos los clínicos de fase II de ensayos registrados en clinicaltrials.gov, así como el factor de impacto de los ensayos clínicos de fase II publicados en MEDLINE. Se presentan las puntuaciones globales en comparación con la reputación de ser la Tabla 1.
Hay varios factores que influyen en la selección de pacientes de un hospital de cáncer. Sólo el 7,3% de los pacientes que buscan atención en un centro designado por el NCI Cáncer (NCI-CC) [13]. A pesar de que algunos grupos han encontrado una asociación entre la asistencia NCI-CC y la disminución de la mortalidad [14], las características del paciente difieren. pacientes NCI-CC son más jóvenes, con menos comorbilidades y enfermedad más avanzada [13].
Un factor obvio y validado en el hospital de elección es la distancia [15]
, [13]. Para los pacientes con las normas de tratamiento, que pueden esperar un buen resultado con el tratamiento estándar de atención, las desventajas de viajar más lejos pueden ser mayores que los beneficios.
Se cree que el beneficio del tratamiento en una NCI-CC que se derivan de mejora el proceso de atención, lo que podría explicar la reducción de mortalidad por el cáncer y las causas no cancerosas [14]. También hay mejoras en la mortalidad de la búsqueda de atención en un centro de alto volumen [16]. Hay que aceptar la posibilidad de que las variables de confusión, como en las sorprendentes diferencias demográficas y de mortalidad que separan relativamente bien y acomodada que viajan a los pacientes de los pacientes relativamente enfermos para los que el NCI-CC pasa a ser su centro más cercano [17]
, [18].
la mayoría de las instituciones de este estudio son NCI-CC, y todos tienen un alto volumen de pacientes con cáncer. Por lo tanto, los pacientes que acuden a cualquiera de ellos pueden esperar los beneficios descritos anteriormente. Sin embargo, definir el beneficio marginal de la búsqueda de atención en un hospital de mayor puntuación es más difícil. La "supervivencia" subpuntuación dada por noticias de los EEUU para todos los 50 mejores hospitales es de 8, 9 ó 10. La ponderación necesaria para generar esta puntuación significa que los evaluadores no sean noticias nos dan diferentes resultados de mortalidad para el mismo hospital [19]. Esto plantea la cuestión de si tales medidas son factibles.
Nuestra métrica se centra en el registro de ensayos clínicos de fase II y su publicación en revistas de alto impacto. Estas actividades se diferencian de otras empresas académicas en que suponen beneficio potencial para los pacientes. Un examen de la fase II de ensayos de fármacos dirigidos molecularmente indicó una tasa de respuesta global promedio de 6,4% [9]. Esto es consistente con la tasa de respuesta 4% encontró más general, para los ensayos de cáncer de fase I [20]
, [21]. Este es un pequeño grado de beneficio, sin embargo, es atribuible al agente de investigación y el investigador que lo gestiona.
Limitaciones
Este análisis está sujeto a varias excepciones y limitaciones. Los errores de inclusión y exclusión de los ensayos relevantes son una preocupación potencial; Sin embargo, hemos realizado las comprobaciones manuales en clinicaltrials.gov y PubMed en un número limitado de valores inusuales. Automatizada y búsqueda manual Ambos dependen de curación inicial adecuado de la información. El error más probable que altere nuestro ranking es el fracaso para identificar un sinónimo institucional, ya que esto presentaría con una caída aislada de esa institución. Por esa razón presentamos nuestra lista de sinónimos y términos de búsqueda (Tablas S1-S2). Podría parecer extraño que, dado que estas medidas son tan similares, las correlaciones entre ellas muestran una amplia gama de valores de más de diferentes enfermedades. Esto habla del valor de considerar ambas medidas ya que la productividad se puede perder si sólo se ha considerado. registro de ensayos clínicos está mirando hacia adelante, mientras que las publicaciones son retrospectivos. No obstante, es probable que algunos ensayos contribuyen tanto a los componentes de nuestra puntuación. Nos consideramos esto como algo positivo ya que una institución que registra lo que publica y publica lo que se registra es preferible a las alternativas.
Elegimos a centrarse en la fase II de ensayos clínicos realizados recuentos ClinicalTrials.gov e impacto de factores publicado fase II de ensayos clínicos de PubMed. No hicimos uso de los fondos del NCI como métrica, debido a la relativamente baja correlación con la reputación y la falta de beneficio directo del paciente a partir de los estudios básicos que forman la mayor parte de las subvenciones del NCI. Elegimos a centrarse en los ensayos de fase II, porque muchos ensayos de fase I no se reportaron [10] mientras que los ensayos de fase III tienden a ser multi-céntrico, y difícil de atribuir a los logros de una sola institución. los recuentos de pacientes en los ensayos están fuertemente distorsionados por un pequeño número de grandes ensayos de biobancos y prevención. Factor de impacto nos permite tomar en cuenta la probabilidad de un papel que está siendo leído y citado. En un entorno en el que se espera cada vez más todos los ensayos clínicos que se publicará, pequeño y mal diseñados, o menos novedosos ensayos pueden ser más probabilidades de ser publicados en revistas de nivel inferior.
Conclusión
proporcionamos una vista de la productividad académica específica de la enfermedad paisaje en hospitales Americana del cáncer de gran renombre. Estos hospitales muestran la productividad académica entre varias enfermedades. Sea o no esto se traduce en diferencias en la atención al paciente es desconocida, y deben ser objeto de mayor estudio.
Apoyo a la Información sobre Table S1. Los términos de búsqueda.
esta tabla se enumeran los términos de búsqueda específicos de la enfermedad utilizados para clasificar los ensayos. Para las entradas de los ensayos clínicos de Clinicaltrials.gov, el título, condición y texto descriptivo de cada ensayo fue registrada para cada una de las palabras clave (kw1-8), así como la expresión regular. El formato de las expresiones regulares es tal que, por ejemplo, 'gástrico. {1100} cáncer' detectará cualquier instancia de la palabra "cáncer" a menos de 100 caracteres después de la palabra "gástrica", mientras que "el cáncer gástrico 'sólo detectará casos de esa frase exacta. La detección de cualquiera de las palabras clave o la expresión regular hace un juicio para ser clasificado como el estudio de esa enfermedad. Los términos MeSH son los términos utilizados en PubMed con esta etiqueta '[acoplamiento]' para detectar las publicaciones correspondientes a dicho diagnóstico
doi:. 10.1371 /journal.pone.0121233.s001 gratis (CSV)
S2 tabla . diccionario institución.
Esta es la lista de sub-entidades que se combinan en nuestro análisis. Por ejemplo, Barnes-Jewish Hospital, el Centro de Cáncer Alvin J. Siteman (que es en el Hospital Barnes-judía), y la Universidad de Washington (que alberga el Hospital Barnes-judía) están renombraron Barnes-Jewish Hospital. En este caso, el Barnes-Jewish Hospital de se usa para reducir la confusión con la Universidad de Washington (Seattle). Los sinónimos se determinaron mediante la búsqueda manual de la base de datos Clinicaltrials.gov, los centros de cáncer del NCI del mismo nombre, y con frecuencia encuentran abreviaturas
doi:. 10.1371 /journal.pone.0121233.s002 gratis (CSV)
S3 Tabla . . Clinicaltrials.gov - correlaciones PubMed
Esta lista muestra la correlación del número de ensayos clínicos registrados en Clinicaltrials.gov y el factor de impacto de las publicaciones resumió PubMed para enfermedades específicas y para cáncer en general
doi: 10.1371 /registro diario. .pone.0121233.s003 gratis (CSV)
S4 Tabla. . registros de ensayos clínicos por institución, la enfermedad, y la fase Hoteles en combinación con S5 tabla, esto representa una contabilidad completa de los datos subyacentes a la medida de resumen utilizado en el cuerpo principal del documento
doi:. 10.1371 /registro diario. pone.0121233.s004 gratis (CSV)
S5 tabla. publicaciones de ensayos clínicos y factores de impacto sumadas por institución, la enfermedad, y la fase
doi: 10.1371. /journal.pone.0121233.s005 gratis (CSV)