Trial sponsorship and self-reported conflicts of interest in breast cancer radiation therapy: An analysis of prospective clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aim to assess any association between study and self-reported conflict of interest (COI) or trial sponsorship in breast cancer radiation clinical trials. MATERIALS AND METHODS: We searched PubMed for all clinical trials (CTs) published between 09/2004 and 09/2014 related to breast cancer. We included only radiotherapy CTs with primary clinical endpoints. We classified eligible trials according to the funding source, presence or absence of conflict of interest, study conclusion and impact factor (IF). RESULTS: 1,603 CTs were retrieved. 72 randomized clinical trials were included for analysis. For-profit (PO), not for profit organization (nPO), none and not reported sponsorship rates were 9/72 (12.5%), 35/72 (48.6%), 1/72 (1.4%), 27/72 (37.5%), respectively. Present, absent or not reported COI were found in 6/72 (8.3%), 43/72 (59.7%) and 23/72 (32%) of the CTs, respectively. Conclusion was positive, neutral and negative in 57/72 (79.1%), 9/72 (12.5%) and 6/72 (8.4%) of the trials, respectively. Positive conclusion was reported in 33/44 (75%) funded trials (PO and nPO) and 5/6 (83.3%) CTs with reported COI. On univariate analysis no association with funding source (P=0.178), COI (P=0.678) or trial region (P=0.567) and trial positive conclusion was found. Sponsored trials (HR 4.50, 95CI-0.1.23-16.53;P=0.0023) and positive trials (HR 4.78, 95CI- 1.16-19.63;P=0.030) were more likely to be published in higher impact factor journals in the multivariate analysis. CONCLUSIONS: nPO funding was reported in almost 50% of the evaluated CTs. No significant association between study conclusion and funding source, COI or trial region was identified. Sponsored trials and positive trials were more likely to be published in higher impact factor journals.
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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 | 0,189 | 0,417 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».