P.013 Conflicts of interest in neurosurgical research - comparing voluntary physician disclosure to mandatory company data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Industry involvement in neurosurgical research is common, creating financial conflicts of interest (COIs). Most journals require voluntary disclosure of financial COIs. In 2013, the Sunshine Act (SA) was passed in the US, mandating industry disclosure of all payments to physicians. The accuracy of voluntary disclosure can now be determined by comparing voluntary author disclosure with industry data. Methods: We reviewed disclosure statements and calculated rates of voluntary disclosure in major neurosurgical journals before (2011) and after (2013) the Sunshine Act to determine if voluntary disclosure increased after its implementation. We then determined the accuracy of voluntary disclosure in 2013, comparing voluntary disclosure with industry disclosure on the Open Payments Database (OPD). Mean, median and range of industry payments to neurosurgeons were calculated Results: Voluntary disclosure significantly increased in JNS-Spine only (10.7% to 35.4%,p<0.001) after implementation of the SA. The average rate of non-disclosure in all journals studied was 38.3% (Range 33.8%-42.2%) $32,598,522.97 of industry payments were provided to 656 authors in the five-month period studied (Average $49,692.87/author) Conclusions: Voluntary COI disclosure in JNS- Spine increased after implementation of the Sunshine Act. Industry payments to physicians publishing in neurosurgery journals are common and rates of non-disclosure of COIs are high. The ethical implications of COIs and non-disclosure are discussed.
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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 | 0,024 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».