Relationship Between Declared Funding Support and Level of Evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between industry and the orthopaedic community is under increasing scrutiny. Industry traditionally has funded a substantial amount of the orthopaedic research published in this and other journals. The objective of the present study was to investigate associations between the level of evidence and declared source(s) of funding in papers published in the American volume of The Journal of Bone and Joint Surgery. METHODS: All articles published in the American volume of The Journal of Bone and Joint Surgery from January 2003 to December 2007 were reviewed by a single individual. Primary research papers with an assigned level of evidence were assessed with regard to source of funding, subject area, and results. The association between source of funding and level of evidence was described with use of contingency tables and chi-square tests. RESULTS: Of 886 studies with an assigned level of evidence, 246 were funded by industry, of which 124 (50%) were graded as Level-IV evidence. Among 274 studies funded by governments, foundations, or universities, only seventy-nine (29%) were graded as Level-IV evidence. Among 366 studies with no funding declared, 209 (57%) were graded as Level-IV evidence. The association between industry funding and a lower level of evidence was significant (p < 0.0001). CONCLUSIONS: While industry funded a larger number of studies than any other single source in this journal, the level of evidence of industry-funded studies was lower that that for studies funded by governments, foundations, or universities. Improving the scientific quality of industry-funded research might increase the quality of evidence for making orthopaedic decisions.
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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 | 0,179 | 0,713 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; 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 ».