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Enregistrement W2054522842 · doi:10.1016/j.jacc.2012.10.056

Authors' Self-Declared Financial Conflicts of Interest Do Not Impact the Results of Major Cardiovascular Trials

2013· review· en· W2054522842 sur OpenAlexaff
Ashish Aneja, Ricardo Esquitin, Kshitij Shah, Rupa Iyengar, Rosane Nisenbaum, Magda Melo, Shiny Matthewkutty, Sanjum S. Sethi, Muhammad Mamdani, Michael E. Farkouh

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2013
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConflict of interestLogistic regressionClinical trialOdds ratioOddsFamily medicineMEDLINERandomized controlled trialMultivariate analysisActuarial scienceFinanceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study assessed whether the results of major, potentially practice-altering cardiovascular trials were influenced by the authors' self-declared financial conflicts of interest (FCOI). Secondary objectives included assessment of trial outcomes by source of funding, by FCOI subtype, and by trial endpoints. BACKGROUND: Financial conflicts of interest, ubiquitous in cardiovascular medicine because of significant investigator-industry collaborations, potentially can influence trial outcomes. METHODS: A MEDLINE search was performed using the MeSH term cardiovascular disease limited to randomized controlled trials and clinical trials published from January 1, 2000, through April 15, 2008, in 3 high-impact journals. Two reviewers independently abstracted data from the published article. Chi-square tests, Fisher exact tests, and multivariate logistic regression were used to assess the associations between FCOI and study characteristics and between FCOI and trial outcomes. RESULTS: Of the 550 articles reviewed, 51.1% satisfied FCOI criteria, including at least one of the following: stock ownership, employee, speaker's bureau, and consultant). Of the 538 articles providing sponsorship information, 34.6% reported funding solely by nonprofit organizations, 48.3% reported funding solely by industry, and 17.1% reported funding by a combination. Prevalence of FCOI significantly increased with level of industry funding: 21.5% (none), 50.0% (shared), 75.0% (industry solely, n = 281, p < 0.0001). However, no differences in reporting of favorable results were detected when articles were analyzed by self-declared FCOI (60.5% vs. 59.5% in those with and without, odds ratio: 1.04, p = 0.81). This result was upheld in multivariate analysis. CONCLUSIONS: Authors' self-declared FCOI and source of funding do not seem to impact outcomes in major cardiovascular clinical trials.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,009

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 Opus0,568
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,008 · 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'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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