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Enregistrement W2942848779 · doi:10.1371/journal.pone.0224193

Inadequate conflict of interest policies at most French teaching hospitals: A survey and website analysis

2019· article· en· W2942848779 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Guy-Coichard, Gabriel Perraud, Anne Chailleu, Véronique Gaillac, Paul Scheffer, Barbara Mintzes

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Health careCurriculumConflict of interestTeaching hospitalPublic relationsMedical educationMedicinePsychologyPolitical scienceFamily medicineBusinessGeographyFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are 32 teaching hospitals in France, including 30 University hospitals and two Regional teaching hospitals. Teaching hospitals have three roles: health care provision, training of healthcare professionals, and medical research. These roles lead to frequent interactions with pharmaceutical and medical device companies, inevitably raising risks of conflicts of interests. Therefore, policies to manage conflict of interests (COI) are crucial. This study aims to examine COI policies in French teaching hospitals. METHODS: All French teaching hospitals (n = 32) were included in this study. All hospitals websites were screened for institutional COI policies and curriculum on COI, using standardized keyword searches. More data were collected through a questionnaire addressed to each chief executive officer (CEO) of the teaching hospital. We used predefined criteria (n = 20) inspired by similar surveys on COI policies in French, US and Canadian medical schools, with some additions to reflect the local hospital context. A global score for each hospital, ranging from 0 to 60 (higher scores denoting stronger policies) was calculated by summing points obtained for each criterion. RESULTS: All 32 hospitals had websites; 21 hospitals listed policies or regulations on their websites or provided them on request. In December 2017, 17 (53.1%) had rules and regulations for some items only, four of which (12.5%) have considered implementing a policy, and only two (6.3%) have begun implementation. 15 (46.9%) had no evidence of COI policies and a null score. The maximum score was 24 out of 60. CONCLUSION: This is the first systematic assessment of COI policies in teaching hospitals in France. Such policies are needed to protect patients, clinicians and students from undue commercial influence. Despite public and political pressure for better management of COI, few teaching hospitals have implemented comprehensive and protective policies, and some hospitals lacked policies altogether. These results highlight the need for greater attention to management of COI within teaching hospitals. One potential solution would be to integrate COI policies into hospital accreditation procedures, in order to ensure a baseline of management at all teaching hospitals.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,622
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,117 · 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
DomaineÉvaluation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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