Disclosure of Conflicts of Interest by Authors of Clinical Trials and Editorials in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is concern that financial relationships between sponsors and investigators may bias research results. Our objective was to evaluate the epidemiology of conflicts of interest (COIs) among authors of clinical trials and editorials in oncology and the relationship between COI disclosure and source of funding. METHODS: We did a cross-sectional survey of clinical trials and editorials of anticancer agents and supportive care medications published in the Journal of Clinical Oncology (JCO) during a 1-year period. RESULTS: Of 1,533 articles published in JCO between January 1, 2005, and January 31, 2006, 332 met our inclusion criteria; 289 (87%) were clinical trials, and 43 (13%) were editorials. The pharmaceutical industry entirely or partially funded 44% of the clinical trials. At least one COI was disclosed in 69% of clinical trials and 51% of editorials. The most common types of COI reported by authors were consultancy fees, honoraria, and research funds. The highest monetary levels of interest reported by authors were for research grants, but the majority of authors with COIs received less than US$10,000. In multivariable analysis, authors of clinical trials conducted in North America (North America v Europe: odds ratio [OR] = 2.9, P = .002) and authors of trials funded entirely (industry only v nonprofit: OR = 13.8, P < .001) or partially (both industry and nonprofit v nonprofit only: OR = 5.8, P < .001) by industry were more likely to report personal COIs. CONCLUSION: COIs are common in clinical cancer research and usually take the form of consultancy fees, honoraria, and research funds. Source of study funding was significantly associated with COI disclosure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,133 | 0,433 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».