Industry and evidence-based medicine: Believable or conflicted? A systematic review of the surgical literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last few decades medical research and development has come to depend more heavily on the financial support of industry. However, there is concern that financial relations between the medical community and medical industry could unduly influence medical research and therefore patient care. Our objective was to determine whether conflict of interest owing to authors'/investigators' financial affiliation with industry associated with their academic research has been identified in the surgical literature. In particular, we sought to answer the following questions: What is the extent of such conflict of interest? Does conflict of interest bias the results of academic surgical research in favour of industry? What are the potential causes of this proindustry bias? METHODS: We conducted a systematic review of the literature in May 2008 using the OVID SP search engine of MEDLINE, EMBASE, CINAHL, the Cochrane Database of Systematic Reviews, DARE and Health Technology Assessment. Quantitative studies that included a methods section and reported on conflict of interest as a result of industry funding in surgery-related research specifically were included in our analysis. RESULTS: The search identified 190 studies that met our criteria. Author/investigator conflict of interest owing to financial affiliation with industry associated with their academic research is well documented in the surgical literature. Six studies demonstrated that authors with such conflicts of interest were significantly more likely to report a positive outcome than authors without industry funding, which demonstrates a proindustry bias. Two studies found that the proindustry bias could not be explained by variations in study quality or sample size. CONCLUSION: The conflict of interest that exists when surgical research is sponsored by industry is a genuine concern.
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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 | 0,144 | 0,479 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».