Author Financial Conflicts of Interest, Industry Funding, and Clinical Practice Guidelines for Anticancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical practice guidelines (CPGs) and consensus statements (CSs) are used to apply evidence-based medicine or expert recommendations to clinical practice. Here we explore author financial conflicts of interest (FCOIs), sources of guideline funding, and their relationship with endorsement of specific drugs. METHODS: An electronic search of MEDLINE was conducted to identify CPGs and CSs for common solid cancers published between January 2003 and October 2013. The search was restricted to articles evaluating systemic therapy. We extracted data on self-reported author FCOIs, funding sources, use of manuscript writers, and endorsement of specific drugs in the abstract of the article. RESULTS: Of 142 articles evaluated, 64% were CPGs, and 36% were CSs. The proportion of articles reporting FCOIs improved from 11% in 2003 to 93% in 2013 (P for trend < .001). Only 45% of articles explicitly reported funding sources. Of these, 65% disclosed partial or full industry sponsorship. Use of manuscript writers was declared in 13%, but many articles did not explicitly report the role of authors in the writing of the manuscript. Endorsement of specific drugs was significantly associated with author FCOIs (odds ratio [OR], 7.29; P = .001), but not with industry funding (OR, 0.95; P = .37). CONCLUSION: Reporting of FCOIs in CPGs and CSs has improved over time. Despite prevalent funding of guideline development by industry, such funding is not associated with endorsement of specific drugs. Author FCOIs are prevalent, and endorsement of a specific drug seems to be more common when authors have FCOIs with the pharmaceutical company marketing that drug.
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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 | 0,067 | 0,403 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».