Validity of tools used for surveying physicians about their interactions with pharmaceutical company: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence that physicians' prescription behavior is negatively affected by the extent of their interactions with pharmaceutical companies. In order to develop and implement policies and interventions for better management of interactions, we need to understand physicians' perspectives on this issue. Surveys addressing physicians' interactions with pharmaceutical companies need to use validated tools to ensure the validity of their findings. OBJECTIVE: To assess the validity of tools used in surveys of physicians about the extent and nature of their interactions with pharmaceutical companies, and about their knowledge, beliefs and attitudes towards such interactions; and to identify those tools that have been formally validated. METHODS: We developed a search strategy with the assistance of a medical librarian. We electronically searched MEDLINE and EMBASE databases in September 2015. Teams of two reviewers conducted data selection and data abstraction. They identified eligible studies in one table and then abstracted the relevant data from the studies with validated tools in another table. Tables were piloted and standardized. RESULTS: We identified one validated questionnaire out of the 11 assessing the nature and extent of the interaction, and three validated questionnaires out of the 47 assessing knowledge, beliefs and attitudes of physicians toward the interaction. None of these validated questionnaires were used in more than one survey. CONCLUSION: The available supporting evidence of the issue of physicians' interaction with pharmaceutical company is of low quality. There is a need for research to develop and validate tools to survey physicians about their interactions with pharmaceutical companies.
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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 | 0,079 | 0,338 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».