MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2337381153 · doi:10.1002/j.0022-0337.2007.71.12.tb04430.x

Perceptions About Conflicts of Interest: An Ontario Survey of Dentists’ Opinions

2007· article· en· W2337381153 sur OpenAlexaffabout
Barry Schwartz, David W. Banting, Larry Stitt

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConflict of interestInterpersonal communicationPerceptionPsychologyReading (process)Medical educationPublic relationsSocial psychologyMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore the opinions that general dental practitioners in Ontario have regarding various situations that may be perceived as a conflict of interest. Standard quantitative analyses were employed to assess the association of attitudes and opinions concerning conflict of interest with gender, length of practice, and prior interpersonal communication, ethics, and religious training through a survey of general practice dentists in Ontario. Positive associations were found between the recognition of conflicts of interest and the number of years of dental practice, interpersonal communication training, and the reading of ethics-related articles in journals. Opinions vary on what is and is not a conflict of interest. Dental education has shaped a better understanding of these issues; however, for many dentists, previous education has not been totally adequate to guide them through conflict of interest situations. Age and mode and length of practice appear to have a direct effect on awareness of conflict of interest issues. Dentists need specific instruction and clearer direction regarding conflict of interest issues, so that they can better manage situations deemed to be conflicting and thereby earn and maintain patient trust in the profession.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,614
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,003 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dental EducationMême sujetPharmaceutical industry and healthcareTravaux en français237 207