Questionable content of an industry-supported medical school lecture series: a case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical schools are grappling with how best to manage industry involvement in medical education. OBJECTIVE: To describe a case study of industry-supported undergraduate medical education related to opioid analgesics. METHOD: Institutional case study. RESULTS: As part of their regular curriculum, Canadian medical students attended pain pharmacotherapy lectures that contained questionable content about the use of opioids for pain management. The lectures were supported by pharmaceutical companies that market opioid analgesics in Canada and the guest lecturer was a member of speakers bureaus of the same companies. These conflicts of interests were not fully disclosed. A reference book that reinforced some of the information in the lectures and that was paid for by a sponsoring company was made available to students. This is the first report of an association between industry sponsorship and the dissemination of potentially dangerous information to medical students. CONCLUSIONS: This case demonstrates the need for better strategies for preventing, identifying and dealing with problematic interactions between the pharmaceutical industry and undergraduate medical education. These might include the avoidance of unnecessary conflicts of interest, more disclosure of conflicts, an open process for dealing with recognised problems and internationally harmonised conflict of interest policies.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».