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Enregistrement W1974207543 · doi:10.4236/ce.2013.43032

A Review of Canadian Medical School Conflict of Interest Policies

2013· review· en· W1974207543 sur OpenAlexaffabout
Michael G. R. Beyaert, Jatinder Takhar, David R. Dixon, Margaret J. Steele, Leanna Isserlin, Carla Pascual Garcia, Ian Pereira, Jason Eadie

Notice bibliographique

RevueCreative Education · 2013
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardConflict of interestStrengths and weaknessesMedical schoolPolitical sciencePublic relationsMedical educationPsychologyAccountingBusinessMedicineMarketingSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Growing evidence of behavioral bias has caused a surge of interest in the area of Conflict of Interest (COI) within the medical community. The present study sought to evaluate the landscape of Faculty of Medicine COI policies among Canadian medical schools using an evaluation system adapted from the AMSA PharmFree Scorecard.Methods:The authors contacted leaders at the CPD/CME offices of all 17 Canadian medical schools in 2011 to determine how many had formal policies guiding interaction with the pharmaceutical industry. Existing policies were evaluated based on 16 criteria developed by a steering committee. A Policy Score was calculated and a letter grade assigned for each of the existing policies.Results:At the time of review, roughly 35% of the Canadian medical schools had faculty-wide COI policy/guidelines, half of which hadbeen implemented. Other policies are currently in development. Policy Scores ranged from 25.00% to 70.83% with a Mean Policy Score of 52.08%. Policies that were implemented all scored higher than those that were not implemented. Additionally, several strengths and weaknesses among policies were identified.Conclusions:Canadian schools have recognized that COI and bias have becomea serious issue and are taking stepstoward its management. The authors propose that the CMFS employ a system similar to the AMSA Scorecard to evaluate progress in a longitudinal study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,000

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 Opus0,792
Tête enseignante GPT0,661
Écart entre enseignants0,131 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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