Payments by US pharmaceutical and medical device manufacturers to US medical journal editors: retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
<b>Objective</b> To estimate financial payments from industry to US journal editors. <b>Design</b> Retrospective observational study. <b>Setting</b> 52 influential (high impact factor for their specialty) US medical journals from 26 specialties and US Open Payments database, 2014. <b>Participants</b> 713 editors at the associate level and above identified from each journal’s online masthead. <b>Main outcome measures</b> All general payments (eg, personal income) and research related payments from pharmaceutical and medical device manufacturers to eligible physicians in 2014. Percentages of editors receiving payments and the magnitude of such payments were compared across journals and by specialty. Journal websites were also reviewed to determine if conflict of interest policies for editors were readily accessible. <b>Results</b> Of 713 eligible editors, 361 (50.6%) received some (>$0) general payments in 2014, and 139 (19.5%) received research payments. The median general payment was $11 (£8; €9) (interquartile range $0-2923) and the median research payment was $0 ($0-0). The mean general payment was $28 136 (SD $415 045), and the mean research payment was $37 963 (SD $175 239). The highest median general payments were received by journal editors from endocrinology ($7207, $0-85 816), cardiology ($2664, $0-12 912), gastroenterology ($696, $0-20 002), rheumatology ($515, $0-14 280), and urology ($480, $90-669). For high impact general medicine journals, median payments were $0 ($0-14). A review of the 52 journal websites revealed that editor conflict of interest policies were readily accessible (ie, within five minutes) for 17/52 (32.7%) of journals. <b>Conclusions</b> Industry payments to journal editors are common and often large, particularly for certain subspecialties. Journals should consider the potential impact of such payments on public trust in published research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».