The Vexing Problem of Guidelines and Conflict of Interest: A Potential Solution
Notice bibliographique
Résumé
Issues of financial and intellectual conflict of interest in clinical practice guidelines have raised increasing concern. Professional organizations have responded by more rigorous regulation of conflict of interest. Nevertheless, tension remains between the competing goals of optimizing guideline quality by using the experience and insight of experts and ensuring that financial and intellectual conflicts of interest do not influence recommendations. The executive committee of the American College of Chest Physicians' Antithrombotic Guidelines has developed a strategy comprising 3 innovative aspects to address this tension: First, place equal emphasis on intellectual and financial conflicts and provide explicit criteria for both; second, a methodologist without important conflicts of interest should have primary responsibility for each chapter; and third, experts with important financial or intellectual conflicts of interest can collect and interpret evidence, but only panel members without important conflicts can be involved in developing the recommendation for a specific question. These strategies may help to achieve the benefits of expert input without conflicts of interest influencing recommendations.
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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 | 0,274 | 0,551 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,038 |
| Communication savante | 0,016 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».