ナショナルハート、肺、血液研究所が資金提供する心血管R01グラントの大規模なコホートのパーセンタイルランキングと引用の影響

理論的根拠：ナショナルハート、肺、血液研究所（NHLBI）における心血管R01助成金申請の資金調達決定は、パーセンタイルランキングに大きく依存しています。このアプローチが最高の影響科学を可能にするかどうかは不明です。 目的：私たちの目的は、資金提供されたNHLBI心血管R01助成金の現代的なセットのパーセンタイルランキングと書誌結果の観察分析を実施することでした。 方法と結果：2001年から2008年の間に資金提供された1492の調査員が開始したDe Novo R01助成金を特定し、リンクされた出版物と引用の進捗状況をそれらの出版物にしました。私たちの共同エンドポイントは、資金調達の100万ドルあたりの引用、2年未満の出版物、および各助成金の最大引用論文の2年間の引用を受け取った引用でした。7654年に3億ドルの全国保健研究所賞の3億ドルを生み出した助成金年度で、ポートフォリオは2001年から2012年の間に登場した16の793出版物を生み出しました（グラントあたりの中央値、8歳と75パーセンタイル、4および14;範囲、0-123）。0-16 295）。パーセンタイルランキングと引用指標の間に関連性はありませんでした。協会の欠如は、暦の時間、付与期間、紙ごとに認められた助成金の数、論文あたりの著者の数、早期調査員の状態、人間と非人間の焦点、および制度的資金を承認した後でも持続しました。探索的機械学習分析により、最高のパーセンタイルランキングを伴う助成金がより最大の引用論文を生み出したことが示唆されました。 結論：NHLBIが資金提供した心血管R01助成金の大規模なコホートでは、引用指標によって評価されるように、より良いパーセンタイルランキングとより高い科学的影響との単調な関連性を見つけることができませんでした。

RATIONALE: Funding decisions for cardiovascular R01 grant applications at the National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) largely hinge on percentile rankings. It is not known whether this approach enables the highest impact science. OBJECTIVE: Our aim was to conduct an observational analysis of percentile rankings and bibliometric outcomes for a contemporary set of funded NHLBI cardiovascular R01 grants. METHODS AND RESULTS: We identified 1492 investigator-initiated de novo R01 grant applications that were funded between 2001 and 2008 and followed their progress for linked publications and citations to those publications. Our coprimary end points were citations received per million dollars of funding, citations obtained <2 years of publication, and 2-year citations for each grant's maximally cited paper. In 7654 grant-years of funding that generated $3004 million of total National Institutes of Health awards, the portfolio yielded 16 793 publications that appeared between 2001 and 2012 (median per grant, 8; 25th and 75th percentiles, 4 and 14; range, 0-123), which received 2 224 255 citations (median per grant, 1048; 25th and 75th percentiles, 492 and 1932; range, 0-16 295). We found no association between percentile rankings and citation metrics; the absence of association persisted even after accounting for calendar time, grant duration, number of grants acknowledged per paper, number of authors per paper, early investigator status, human versus nonhuman focus, and institutional funding. An exploratory machine learning analysis suggested that grants with the best percentile rankings did yield more maximally cited papers. CONCLUSIONS: In a large cohort of NHLBI-funded cardiovascular R01 grants, we were unable to find a monotonic association between better percentile ranking and higher scientific impact as assessed by citation metrics.