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Enregistrement W1828984482

Association between industry funding and statistically significant pro-industry findings in medical and surgical randomized trials.

2004· article· en· W1828984482 sur OpenAlexaff
Mohit Bhandari, Jason W. Busse, Dianne Jackowski, Víctor M. Montori, Holger J. Schünemann, Sheila Sprague, Derek Mears, Emil H. Schemitsch, Dianne Heels-Ansdell, P.J. Devereaux

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSample size determinationOdds ratioRandomized controlled trialConfidence intervalRandomizationStatistical significanceClinical trialPsychological interventionFamily medicineInternal medicineSurgeryStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conflicting reports exist in the medical literature regarding the association between industry funding and published research findings. In this study, we examine the association between industry funding and the statistical significance of results in recently published medical and surgical trials. METHODS: We examined a consecutive series of 332 randomized trials published between January 1999 and June 2001 in 8 leading surgical journals and 5 medical journals. Each eligible study was independently reviewed for methodological quality using a 21-point index with 5 domains: randomization, outcomes, eligibility criteria, interventions and statistical issues. Our primary analysis included studies that explicitly identified the primary outcome and reported it as statistically significant. For studies that did not explicitly identify a primary outcome, we defined a "positive" study as one with at least 1 statistically significant outcome measure. We used multivariable regression analysis to determine whether there was an association between reported industry funding and trial results, while controlling for study quality and sample size. RESULTS: Among the 332 randomized trials, there were 158 drug trials, 87 surgical trials and 87 trials of other therapies. In 122 (37%) of the trials, authors declared industry funding. An unadjusted analysis of this sample of trials revealed that industry funding was associated with a statistically significant result in favour of the new industry product (odds ratio [OR] 1.9, 95% confidence interval [CI] 1.3-3.5). The association remained significant after adjustment for study quality and sample size (adjusted OR 1.8, 95% CI 1.1-3.0). There was a nonsignificant difference between surgical trials (OR 8.0, 95% CI 1.1-53.2) and drug trials (OR 1.6, 95% CI 1.1-2.8), both of which were likely to have a pro-industry result (relative OR 5.0, 95% CI 0.7-37.5, p = 0.14). INTERPRETATION: Industry-funded trials are more likely to be associated with statistically significant pro-industry findings, both in medical trials and surgical interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,544
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,852
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5440,852
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,465
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,065 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations552
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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