Association between commercial funding of Canadian patient groups and their views about funding of medicines: An observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient groups represent the interest of their members when it comes to drug funding. Many patient groups receive grants from pharmaceutical companies that make products being considered for funding. This research examines whether there is an association between the positions that Canadian groups take about the products and conflicts of interest with the companies. METHODS: The Common Drug Review (CDR) and panCanadian Oncology Drug Review (pCODR) make recommendations to Canadian provincial and federal drug plans about funding particular drug-indications. Both utilize input from patient groups in making their recommendations. Patient group submissions are available from both organizations and these submissions contain statements about conflicts of interest. Views of the patient groups, with and without a conflict with the company making the drug under consideration and without any conflicts at all, were assessed and then compared with the recommendations from CDR and pCODR. RESULTS: There was a total of 222 reports for drug-indications. There were 372 submissions from 93 different patient groups. Groups declared a total of 1896 conflicts with drug companies in 324 (87.1%) individual submissions. There were 268 submissions where groups declared a conflict with the company making the product or said they had no conflict. Irrespective of whether there was a conflict, the views of patient groups about the drug-indications under consideration were the same. There was no statistically significant difference between views of patient groups and the recommendations from CDR and/or pCODR. CONCLUSIONS: The large majority of patient groups making submissions about funding of particular drug-indications had conflicts with the companies making the products and their views about the products were almost always positive. This association between funding and views needs to be further investigated to determine if a true cause and effect exists.
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 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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».