Prevalence of financial conflicts of interest among panel members producing clinical practice guidelines in Canada and United States: cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of financial conflicts of interest among members of panels producing clinical practice guidelines on screening, treatment, or both for hyperlipidaemia or diabetes. DESIGN: Cross sectional study. SETTING: Relevant guidelines published by national organisations in the United States and Canada between 2000 and 2010. PARTICIPANTS: Members of guideline panels. MAIN OUTCOME MEASURES: Prevalence of financial conflicts of interest among members of guideline panels and chairs of panels. RESULTS: Fourteen guidelines met our search criteria, of which five had no accompanying declaration of conflicts of interest by panel members. 288 panel members had participated in the guideline development process. Among the 288 panel members, 138 (48%) reported conflicts of interest at the time of the publication of the guideline and 150 (52%) either stated that they had no such conflicts or did not have an opportunity to declare any. Among 73 panellists who formally declared no conflicts, 8 (11%) were found to have one or more. Twelve of the 14 guideline panels evaluated identified chairs, among whom six had financial conflicts of interest. Overall, 150 (52%) panel members had conflicts, of which 138 were declared and 12 were undeclared. Panel members from government sponsored guidelines were less likely to have conflicts of interest compared with guidelines sponsored by non-government sources (15/92 (16%) v 135/196 (69%); P<0.001). CONCLUSIONS: The prevalence of financial conflicts of interest and their under-reporting by members of panels producing clinical practice guidelines on hyperlipidaemia or diabetes was high, and a relatively high proportion of guidelines did not have public disclosure of conflicts of interest. Organisations that produce guidelines should minimise conflicts of interest among panel members to ensure the credibility and evidence based nature of the guidelines' content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».