Personal financial conflicts of interest among authors of cancer clinical trials and editorials: scope and relationship to study funding
Notice bibliographique
Résumé
948 Background: The growing involvement of the pharmaceutical industry in clinical cancer research has led to concerns regarding scientific integrity of the research enterprise. Here we describe the epidemiology of potential personal financial conflicts of interest (COI) disclosed by authors of clinical cancer studies. Methods: We reviewed all clinical trials (CTs) and editorials of systemic anticancer and supportive care drugs published in the Journal of Clinical Oncology in a one-year period. We used summary statistics to describe the results and logistic regression to identify factors associated with COI among authors of CTs (source of funding, type of study, continent(s) where the study was conducted and number of authors). The dependent variable was disclosure of at least one COI (any type) per article. Results: Of the 1,533 articles published betweenJan 2005 and Jan 2006, 332 met our inclusion criteria: 289 (87%) were CTs and 43 (13%) were editorials. At least one COI (any type) was disclosed in 198/289 (69%) CTs and in 22/43 (51%) editorials. The pharmaceutical industry partially or entirely funded 129/289 (45%) CTs. The most common types of COI disclosed by authors were honoraria, consultancy fees and research funds. In a sample of 177 articles published since August 2005, when amount of money received began being reported, the largest monetary levels were reported for research funds. In multivariate analysis, authors of CTs originating in North America (North America vs. Europe: OR=2.9, p=0.002) and those funded entirely (industry vs non-profit organization: OR=13.8, p Conclusions: Personal financialCOI are common among authors of clinical cancer studies and usually take the form of honoraria, consultancy fees and/or research funds. Source of funding is significantly associated with disclosure of COI.
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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 | 0,198 | 0,592 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».