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Enregistrement W2028297647 · doi:10.1001/jama.287.5.612

Relationships Between Authors of Clinical Practice Guidelines and the Pharmaceutical Industry

2002· article· en· W2028297647 sur OpenAlexaff
Niteesh K. Choudhry

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmaceutical industryGuidelineClinical PracticeFamily medicineConflict of interestAlternative medicinePharmacologyFinancePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Increasing contact has been reported between physicians and the pharmaceutical industry, although no data exist in the literature regarding potential financial conflicts of interest for authors of clinical practice guidelines (CPGs). These interactions may be particularly relevant since CPGs are designed to influence the practice of a large number of physicians. OBJECTIVE: To quantify the extent and nature of interactions between authors of CPGs and the pharmaceutical industry. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Cross-sectional survey of 192 authors of 44 CPGs endorsed by North American and European societies on common adult diseases published between 1991 and July 1999. One hundred authors (52%) provided usable responses representing 37 of 44 different CPGs that we identified. MAIN OUTCOME MEASURES: Nature and extent of interactions of authors with drug manufacturers; disclosure of relationships in published guidelines; prior discussion among authors regarding relationships; beliefs regarding whether authors' own relationships or those of their colleagues influenced treatment recommendations in guidelines. RESULTS: Eighty-seven percent of authors had some form of interaction with the pharmaceutical industry. Fifty-eight percent had received financial support to perform research and 38% had served as employees or consultants for a pharmaceutical company. On average, CPG authors interacted with 10.5 different companies. Overall, an average of 81% (95% confidence interval, 70%-92%) of authors per CPG had interactions. Similarly, all of the CPGs for 7 of the 10 diseases included in our study had at least 1 author who had some interaction. Fifty-nine percent had relationships with companies whose drugs were considered in the guideline they authored, and of these authors, 96% had relationships that predated the guideline creation process. Fifty-five percent of respondents indicated that the guideline process with which they were involved had no formal process for declaring these relationships. In published versions of the CPGs, specific declarations regarding the personal financial interactions of individual authors with the pharmaceutical industry were made in only 2 cases. Seven percent thought that their own relationships with the pharmaceutical industry influenced the recommendations and 19% thought that their coauthors' recommendations were influenced by their relationships. CONCLUSIONS: Although the response rate for this survey was low, there appears to be considerable interaction between CPG authors and the pharmaceutical industry. Our study highlights the need for appropriate disclosure of financial conflicts of interest for authors of CPGs and a formal process for discussing these conflicts prior to CPG development.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,372
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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,372
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,827
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations649
Publié2002
Routes d'admission1
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