Conflicts of interest and expertise of independent commenters in news stories about medical research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Media coverage of medical research influences the views and behaviours of clinicians, scientists and members of the public. We examined how frequently commenters in news stories about medical research have relevant expertise and have academic and financial conflicts, how often such conflicts are reported and whether there are associations between the conflicts and the disposition of the comments toward the findings of the source research. METHODS: We analyzed 104 independent comments in news stories on original clinical research published in high-impact medical journals from Jan. 1 to Mar. 31, 2013, and 21 related journal editorials. Main outcomes were prevalence of relevant academic and clinical expertise, prevalence and reporting of academic and financial conflicts of interest, and disposition of comments toward study findings. RESULTS: = 0.007). Among the 104 comments, an academic conflict of interest was present for 56 (54%), of which 25 (45%) were reported in the news stories. A financial conflict of interest was present for 33 (32%) of the comments, of which 11 (33%) were reported. When commenters' conflicts of interest were congruent with the findings of the source research, 97% and 93% of comments associated with academic and financial conflicts of interest, respectively, were favourably disposed toward the research. These values were 16% and 17%, respectively, when the conflicts of interest were not congruent with the research findings. INTERPRETATION: Independent commenters in new stories about medical research may lack relevant academic or clinical expertise. Academic or financial conflicts of interest were frequently present among independent commenters but infrequently reported, and were often associated with the disposition of comments about the source research.
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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 | 0,037 | 0,368 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».