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Enregistrement W2600300666

Industry sponsorship bias in research findings: a network meta-analysis of LDL cholesterol reduction in randomised trials of statins

2014· preprint· en· W2600300666 sur OpenAlexfundno aff
Huseyin Naci, Sofia Dias, A. E. Ades

Notice bibliographique

RevueLondon School of Economics and Political Science Research Online (London School of Economics and Political Science) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésPlaceboMedicineMeta-analysisStatinClinical trialRandomized controlled trialPhysical therapyInternal medicineAlternative medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the risk of industry sponsorship bias in a systematically identified set of placebo controlled and active comparator trials of statins. Design Systematic review and network meta-analysis. Eligibility Open label and double blind randomised controlled trials comparing one statin with another at any dose or with control (placebo, diet, or usual care) for adults with, or at risk of developing, cardiovascular disease. Only trials that lasted longer than four weeks with more than 50 participants per trial arm were included. Two investigators assessed study eligibility. Data sources Bibliographic databases and reference lists of relevant articles published between 1 January 1985 and 10 March 2013. Data extraction One investigator extracted data and another confirmed accuracy. Main outcome measure Mean absolute change from baseline concentration of low density lipoprotein (LDL) cholesterol. Data synthesis Study level outcomes from randomised trials were combined using random effects network meta-analyses. Results We included 183 randomised controlled trials of statins, 103 of which were two-armed or multi-armed active comparator trials. When all of the existing randomised evidence was synthesised in network meta-analyses, there were clear differences in the LDL cholesterol lowering effects of individual statins at different doses. In general, higher doses resulted in higher reductions in baseline LDL cholesterol levels. Of a total of 146 industry sponsored trials, 64 were placebo controlled (43.8%). The corresponding number for the non-industry sponsored trials was 16 (43.2%). Of the 35 unique comparisons available in 37 non-industry sponsored trials, 31 were also available in industry sponsored trials. There were no systematic differences in magnitude between the LDL cholesterol lowering effects of individual statins observed in industry sponsored versus non-industry sponsored trials. In industry sponsored trials, the mean change from baseline LDL cholesterol level was on average 1.77 mg/dL (95% credible interval −11.12 to 7.66) lower than the change observed in non-industry sponsored trials. There was no detectable inconsistency in the evidence network. Conclusions Our analysis shows that the findings obtained from industry sponsored statin trials seem similar in magnitude as those in non-industry sources. There are actual differences in the effectiveness of individual statins at various doses that explain previously observed discrepancies between industry and non-industry sponsored trials.

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)0,139
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,361
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1390,361
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,040
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,786
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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