Prevalence and Outcomes of Pharmaceutical Industry—Sponsored Clinical Trials Involving Clozapine, Risperidone, or Olanzapine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The literature continues to highlight the debate on the ethics and merits of trials sponsored by the pharmaceutical industry. This study attempts to determine the prevalence and outcomes of industry-sponsored trials involving clozapine, risperidone, or olanzapine. METHODS: We searched the literature from January 1, 1990, to December 31, 2001, to capture all eligible clinical trials involving clozapine, risperidone, or olanzapine. The primary outcome measured was the clinical outcome of industry-sponsored studies. Secondary outcome measures included the following parameters: disclosure of any sponsorship and financial support, author(s) employed by the industry, use of comparator drug(s) within the trial, sample size, blinding, and use of placebo. RESULTS: The database comprised 372 articles. Of these trials, 124 (33.3%) were sponsored by the pharmaceutical industry. In general, trials sponsored by Eli Lilly or Janssen had better research design than trials not funded by the pharmaceutical industry. With regard to authorship, more trials funded by Eli Lilly (74.6%) were coauthored by an employee of the company, compared with trials funded by either Janssen (23.3%) or Novartis/Sandoz (5.6%). Further, more trials sponsored by Eli Lilly reported positive outcomes (92.1%), compared with Janssen-sponsored trials (88.4%) and Sandoz/Novartis-sponsored trials (72.2%). No negative results were reported in any of the industry-funded trials. CONCLUSIONS: One-third of the published clinical trials involving clozapine, risperidone, or olanzapine were funded by their respective manufacturer. The reported outcomes of the sponsored trials highly favour the manufacturer's product.
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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 | 0,097 | 0,347 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».