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Enregistrement W1902104862 · doi:10.3171/2013.11.spine13168

Surgeon-industry conflict of interest: survey of opinions regarding industry-sponsored educational events and surgeon teaching

2013· article· en· W1902104862 sur OpenAlexaff
Christian P. DiPaola, Nicolas Dea, Marcel F. Dvorak, Robert S. Lee, Dennis Hartig, Charles G. Fisher

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNuVasive
Mots-clésMedicineReimbursementProfessional associationPublic opinionPublic relationsConflict of interestQuality (philosophy)PopulationMedical educationHealth carePolitical scienceLawEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: Conflict of interest (COI) as it applies to medical education and training has become a source of considerable interest, debate, and regulation in the last decade. Companies often pay surgeons as faculty for educational events and often sponsor and give financial support to major professional society meetings. Professional medical societies, industry, and legislators have attempted to regulate potential COI without consideration for public opinion. The practice of evidence-based medicine requires the inclusion of patient opinion along with best available evidence and expert opinion. The primary goal of this study was to assess the opinion of the general population regarding surgeon-industry COI for education-related events. METHODS: A Web-based survey was administered, with special emphasis on the surgeon's role in industry-sponsored education and support of professional societies. A survey was constructed to sample opinions on reimbursement, disclosure, and funding sources for educational events. RESULTS: There were 501 completed surveys available for analysis. More than 90% of respondents believed that industry funding for surgeons' tuition and travel for either industry-sponsored or professional society educational meetings would either not affect the quality of care delivered or would cause it to improve. Similar results were generated for opinions on surgeons being paid by industry to teach other surgeons. Moreover, the majority of respondents believed it was ethical or had no opinion if surgeons had such a relationship with industry. Respondents were also generally in favor of educational conferences for surgeons regardless of funding source. Disclosures of a surgeon-industry relationship, especially if it involves specific devices that may be used in their surgery, appears to be important to respondents. CONCLUSIONS: The vast majority of respondents in this study do not believe that the quality of their care will be diminished due to industry funding of educational events, for surgeon tuition, and/or travel expenses. The results of this study should help form the basis of policy and continued efforts at surgeon-industry COI management.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,506
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,020 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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