Undisclosed financial conflicts of interest among authors of American Society of Clinical Oncology clinical practice guidelines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical practice guidelines (CPGs) are crucial to the practice of evidence-based medicine. Declared author financial conflicts of interest (FCOIs) are common in CPGs and have been associated with endorsement of treatment. Less is known about undeclared FCOIs. METHODS: The American Society of Clinical Oncology (ASCO) website was searched to identify all CPGs for systemic therapy published between August 2013 and June 2018. Data on self-reported author FCOIs and funding sources were extracted. The Open Payments database was then searched to identify compensation to CPG authors. Concordance between declared and undeclared but verified FCOIs was assessed with Cohen's κ. RESULTS: For 26 CPGs, 314 nonduplicate authors were identified; 184 of these authors (59%) disclosed FCOIs. Among the remaining 130 authors, data in Open Payments were unavailable for 71 authors (non-US residents or authors affiliated with a nonprofit organization). Among the 59 authors who declared no FCOIs and for whom Open Payments data were available, 55 (93%) had received payment from industry. The κ value for agreement between disclosed and verified FCOIs was 0.092. Among the 243 authors with FCOIs verifiable via Open Payments, 239 (98%) received payment from industry. Thirty-four authors (62%) received more than $1000 in nonresearch funding, and 19 (35%) received more than $5000. Among the 52 first and last authors, 44 (85%) received payment from industry; 14 of these payments (32%) were not declared. CONCLUSIONS: FCOIs among authors of ASCO CPGs are common and are not disclosed by a substantial proportion of authors with Open Payments data. Improved transparency of FCOIs should become standard practice among CPG authors. Professional societies and journal editors need to create a mechanism to verify self-reported FCOIs.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».