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Enregistrement W2114830793 · doi:10.2106/jbjs.f.00994

Conflict of Interest in Orthopaedic Research

2007· article· en· W2114830793 sur OpenAlexaff
Kanu Okike, Mininder S. Kocher, Charles T. Mehlman, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConflict of interestSubspecialtyIntraclass correlationMedicineConfidence intervalGrading (engineering)Family medicineFinanceClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Financial conflict of interest has been associated with an increased likelihood that authors will report positive study outcomes. The purpose of this study was to investigate the association between types of declared conflict of interest and reported study outcomes in orthopaedic research. METHODS: The abstracts of all podium presentations given at the 2001 and 2002 Annual Meetings of the American Academy of Orthopaedic Surgeons were analyzed by three orthopaedic surgeons with advanced training in clinical epidemiology. The findings reported in each abstract were graded as positive, negative, neutral, or not applicable. Self-reported conflict of interest was recorded and classified. RESULTS: Conflicts of interest were reported in 40.8% (212) of 519 abstracts. The interobserver reliability of the grading of the study findings was acceptable (intraclass correlation coefficient, 0.725). Rates of conflict of interest related to royalties, stock options, or consultant or employee status varied significantly by subspecialty field (p < 0.001). The overall rate of positive study findings was 84.0% (436 of the 519 abstracts). Positive findings were more common in studies authored by individuals with a conflict of interest related to royalties (98.4% [sixty of sixty-one] compared with 88.0% [381 of 433] for studies authored by individuals without a conflict of interest related to royalties; relative risk = 1.1 [95% confidence interval = 1.0 to 1.1]; p = 0.02), in studies authored by individuals with a conflict of interest related to stock options (100.0% [twenty-nine of twenty-nine] compared with 84.7% [394 of 465]; relative risk = 1.2 [95% confidence interval = 1.0 to 1.3]; p = 0.04), and in studies authored by individuals with a conflict of interest related to consultant or employee status (97.8% [ninety-one of ninety-three] compared with 89.0% [357 of 401]; relative risk = 1.1 [95% confidence interval = 1.0 to 1.2]; p = 0.01). Positive findings were not more common in studies authored by individuals with a conflict of interest related to research or institutional funding (93.5% [143 of 153] compared with 91.8% [313 of 341]; relative risk = 1.0 [95% confidence interval = 0.95 to 1.5]; p = 0.65). In the multivariate analysis, the factors that remained significant predictors of positive outcomes were royalties (p = 0.002) and consultant or employee status (p = 0.038). CONCLUSIONS: Self-reported conflicts of interest are common in orthopaedic research, particularly in the subspecialty fields of adult reconstruction of the knee, adult reconstruction of the hip, and spine. Presentations authored by individuals with a conflict of interest related to royalties, stock options, or consulting or employee status were significantly more likely to describe positive findings. While there may be distinct benefits associated with industry support of orthopaedic research, safeguards must be established to maintain public trust in the medical research establishment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,856
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations141
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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