NIH Impact Factor 26, (34%) NICHT FINANZIERT. Was mache ich jetzt?
Leider kommt die obige Peer-Reviewer-Bewertung einer ersten Einreichung eines Zuschussantrags allzu oft vor, so dass der Antragsteller ausnahmslos vor der schwierigen Entscheidung steht, ob er den Vorschlag erneut einreichen soll. Offensichtlich gibt es keine einfache Antwort auf diese Frage, und es gibt eine Reihe von Faktoren, die berücksichtigt werden sollten (ausführlich in unseren Versionen des Grant Application Writer’s Workbook erörtert), einschließlich der Meinungen vertrauenswürdiger Kollegen, der möglichen Leichtigkeit, auf die Bedenken der Prüfer zu reagieren, des Umfangs zusätzlicher Pilotdaten, die möglicherweise erforderlich sind, des wahrgenommenen Enthusiasmus des Programmverantwortlichen und seiner Empfehlung. Während viele von ihnen „Best-Bet-Urteile“ in Bezug auf Entscheidungen bezüglich der Wiedervorlage sind, schadet es nie, zumindest harte Daten zu berücksichtigen. In dieser Hinsicht hat das NIH dies kürzlich in einer aktuellen Ausgabe des NIH Extramural Nexus von Mike Lauer mit dem Titel „Resubmissions Revisited: Funded Resubmission Applications and their Initial Peer Review Scores“ (Februar 17, 2017).
Dr. Lauer und seine Kollegen analysierten mehr als 83.000 unaufgeforderte A0 R01-Anträge, die über einen Zeitraum von vier Jahren von 2012 bis 2016 eingereicht wurden. Etwa 69.000 (oder 83%) waren „Typ 1“ (de novo) Anwendungen und 14.000 (oder 17%) waren „Typ 2“ (oder konkurrierende Erneuerung) Anwendungen. Die Daten wurden sowohl in Bezug auf die Erstfinanzierung basierend auf dem Impact Score als auch auf den Einfluss des Initial Impact Scores auf die Wahrscheinlichkeit einer Finanzierung eines A1-Antrags analysiert. Die Daten liefern neben der Beantwortung der Schlüsselfrage, die im Mittelpunkt dieses Blogbeitrags stehen wird, einige interessante Erkenntnisse. Erstens wurden in Bezug auf den Initial Impact Score bei der Erstfinanzierung nicht überraschend etwa zwei Drittel der Anträge mit einem Initial Impact Score zwischen 10 und 30 finanziert. (Für diese und alle hier diskutierten Daten sind die Raten für Typ-2-Anwendungen im Vergleich zu Typ-1-Anwendungen etwas höher.) Die Erfolgsraten für Anwendungen mit Wirkungswerten zwischen 30 und 40 waren signifikant geringer, aber immer noch spürbar (etwa 10%). Keines dieser Ergebnisse wäre besonders überraschend.
Vielleicht etwas weniger erwartet ist, dass relativ wenige Anwendungen innerhalb des Impact-Scores zwischen 40 und 50 ebenfalls gefördert wurden (etwa 1-2%). Bemerkenswerterweise gab es sogar eine Handvoll (weniger als ein Dutzend) von Anträgen mit Wirkungswerten von 50-90, die auf der Grundlage des ursprünglichen A0-Antrags finanziert wurden. Die Tatsache, dass Anwendungen mit dem, was allgemein als weniger als ermutigende Auswirkungen wahrgenommen würde, finanziert würden, bringt einen wichtigen Punkt auf, der von NIH-Antragstellern häufig nicht vollständig gewürdigt wird. Die kritische Bedeutung der programmatischen Relevanz kann nämlich nicht genug betont werden. NIH-Anträge werden anhand von zwei unabhängigen Kriterien bewertet, die unabhängig voneinander abgeleitet werden. Der wissenschaftliche Wert wird durch Studienabschnitte bestimmt (und durch Impact-Scores reflektiert), während die programmatische Relevanz von den Programmverantwortlichen bestimmt wird (basierend auf den programmatischen Bedürfnissen und der Relevanz). Insofern wäre die wahrscheinlichste Erklärung für die Bewilligung von Förderanträgen mit Prioritätsnoten >40, dass sie als außergewöhnlich programmatisch relevant bewertet wurden.
Für die Anträge, die Impact Scores erhalten haben, die keine Finanzierung verdient haben, wäre die offensichtliche Frage, ob sie erneut eingereicht werden sollen. Noch einmal, die Mehrheit der von Dr. Lauer sind nicht besonders überraschend, wobei die Wahrscheinlichkeit einer erneuten Vorlage einen direkten Zusammenhang mit dem anfänglichen Impact Score zeigt. Die Wahrscheinlichkeit einer erneuten Einreichung nahm mit zunehmendem Impact Score allmählich ab (10-30 bei ~ 85%, 30-40 bei ~ 75%, 40-50 bei ~ 65%, 50-90 bei ~ 45% und nicht diskutiert bei ~ 30%). Diese Daten scheinen darauf hinzudeuten, dass die Impact Scores direkt die Begeisterung der Bewerber für die erneute Einreichung des ursprünglichen A0-Antrags beeinflussen. In Bezug auf mögliche Wiedervorlage; jedoch, während es nur einen signifikanten Unterschied zwischen Typ gibt 1 versus Typ 2 bei den höheren Impact-Scores, Das Differential erweitert sich mit zunehmendem anfänglichen Impact-Score, Dies spiegelt möglicherweise die zunehmende Angst unter zuvor finanzierten Bewerbern im Vergleich zu neuen Bewerbern wider.
In Bezug auf die Erfolgsraten spiegeln diese auch die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen der Wiedervorlage wider. In dieser Hinsicht lauten die Daten zur Finanzierungswahrscheinlichkeit des A1-Antrags basierend auf dem Impact Score des A0-Antrags wie folgt: 10-30 bei ~ 65%, 30-40 bei ~ 55%, 40-50 bei ~ 35%, 50-90 bei ~ 25% und unscored bei ~ 15%. All dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Sie jemals aufgrund des Inhalts des A0-Antrags finanziert werden, so groß ist, dass der Erstantrag eine ziemlich gute Punktzahl erhalten muss. Wenn der Erstantrag einen Impact Score im Bereich von 10-30 erhält, haben Sie eine Chance von etwa 85%, finanziert zu werden. Lauer schätzt, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein neuer Antrag jemals eine Finanzierung erhält, bei etwa 1½% und bei einem wettbewerbsfähigen Verlängerungsantrag bei etwa 10% liegt.
Während diese Daten zur Beurteilung der Gesamtwahrscheinlichkeiten verwendet werden können, wird die endgültige Entscheidung ein Urteil zwischen Ihnen, Ihrem Programmverantwortlichen und angesehenen Kollegen sein, denen Sie vertrauen.