Funding source, trial outcome and reporting quality: are they related? Results of a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been increasing concern regarding the potential effects of the commercialization of research. METHODS: In order to examine the relationships between funding source, trial outcome and reporting quality, recent issues of five peer-reviewed, high impact factor, general medical journals were hand-searched to identify a sample of 100 randomized controlled trials (20 trials/journal). Relevant data, including funding source (industry/not-for-profit/mixed/not reported) and statistical significance of primary outcome (favouring new treatment/favouring conventional treatment/neutral/unclear), were abstracted. Quality scores were assigned using the Jadad scale and the adequacy of allocation concealment. RESULTS: Sixty-six percent of trials received some industry funding. Trial outcome was not associated with funding source (p=.461). There was a preponderance of favourable statistical conclusions among published trials with 67% reporting results that favored a new treatment whereas 6% favoured the conventional treatment. Quality scores were not associated with funding source or trial outcome. CONCLUSIONS: It is not known whether the absence of significant associations between funding source, trial outcome and reporting quality reflects a true absence of an association or is an artefact of inadequate statistical power, reliance on voluntary disclosure of funding information, a focus on trials recently published in the top medical journals, or some combination thereof. Continued and expanded monitoring of potential conflicts is recommended, particularly in light of new guidelines for disclosure that have been endorsed by the ICMJE.
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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 | 0,623 | 0,872 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».