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Enregistrement W2781734153 · doi:10.1136/bmj.j5915

The pharma deals that CCGs fail to declare

2018· article· en· W2781734153 sur OpenAlexaboutno aff
Tom Moberly

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaymentLegislationProject commissioningQuarter (Canadian coin)PublishingPublicationPolitical scienceLawPublic relationsBusinessMedicineManagementEconomicsFinanceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GP commissioning groups have accepted hundreds of payments from drug companies that they have not disclosed to patients and the public. Tom Moberly reports A BMJ investigation has uncovered the extent of payments from pharmaceutical companies to GP commissioning groups and the degree to which the deals are made public. Ever since clinical commissioning groups were launched in England in 2013, there have been concerns about the conflicts of interest among those who commission health services while also providing them.12 Now, to gain a full picture of the payments that private companies and charities are giving to CCGs, The BMJ has worked with Piotr Ozieranski, a lecturer in the department of social and policy sciences at the University of Bath, Shai Mulinari, a sociology researcher at Lund University in Sweden, and Emily Rickard, a research assistant in Bath’s department of social and policy sciences, who intend to publish the full findings of their research in the coming months. The BMJ received responses from all 207 CCGs in England after it made requests under freedom of information legislation about payments from private companies and charities. The data were compared with the details published by CCGs in their online public registries of declarations, which include payments from various sources (box 1). The responses to The BMJ ’s request showed that only two thirds of the 4600 payments—and just over a quarter of the value—that CCGs accepted from private companies and charities in 2015-16 and 2016-17 were listed in registers or declarations published by the CCGs. Box 1 ### Beyoncé tickets, sports matches, and VIP packages Details of the payments publicly declared by CCGs show the various ways in which other organisations interact with them. CCGs receive payments from charities and other private sector companies, such as consultancy firms and property investors, as well as from drug companies. For instance, in … RETURN TO TEXT

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,043

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 Opus0,620
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,002 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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