Investigator experiences with financial conflicts of interest in clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Financial conflicts of interest (fCOI) can introduce actions that bias clinical trial results and reduce their objectivity. We obtained information from investigators about adherence to practices that minimize the introduction of such bias in their clinical trials experience. METHODS: Email survey of clinical trial investigators from Canadian sites to learn about adherence to practices that help maintain research independence across all stages of trial preparation, conduct, and dissemination. The main outcome was the proportion of investigators that reported full adherence to preferred trial practices for all of their trials conducted from 2001-2006, stratified by funding source. RESULTS: 844 investigators responded (76%) and 732 (66%) provided useful information. Full adherence to preferred clinical trial practices was highest for institutional review of signed contracts and budgets (82% and 75% of investigators respectively). Lower rates of full adherence were reported for the other two practices in the trial preparation stage (avoidance of confidentiality clauses, 12%; trial registration after 2005, 39%). Lower rates of full adherence were reported for 7 practices in the trial conduct (35% to 43%) and dissemination (53% to 64%) stages, particularly in industry funded trials. 269 investigators personally experienced (n = 85) or witnessed (n = 236) a fCOI; over 70% of these situations related to industry trials. CONCLUSION: Full adherence to practices designed to promote the objectivity of research varied across trial stages and was low overall, particularly for industry funded trials.
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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 | 0,370 | 0,636 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».