Pharmaceutical Industry–Initiated Postapproval Studies—Not Requested by the US FDA, Little Value, and Many Questions
Notice bibliographique
Résumé
interest between the desire to design trials that yield positive results that enhance sales and the need to produce scientifically valid findings that may make clinicians more cautious about prescribing the product.A 2017 Cochrane systematic review 8 found that there was an association of pharmaceutical industry funding of clinical trials with positive results and conclusions.One solution to this dilemma is to establish a firm barrier between the funding and the design, conduct, and analysis of postapproval studies.Using such a scheme, companies would continue to fund the trials, but the money would go to an agency, such as the National Institutes of Health, that would choose investigators who would have complete control over all aspects of the trials.Postapproval studies need to advance clinical care by answering unresolved questions.The findings by Skydel et al 1 demonstrate that, at least when trials were undertaken at the initiative of pharmaceutical companies, they were unlikely to do so.Clinicians and patients deserve better.
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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 | 0,033 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,104 | 0,072 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
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 ».