Institutional conflict of interest: attempting to crack the deferiprone mystery
Notice bibliographique
Résumé
A recent study by Olivieri et al, published in PLOS ONE, reports that between 2009 and 2015 a third of patients with thalassaemia in Canada’s largest hospital were switched from first-line licensed drugs to regimens of deferiprone, an unlicensed drug of unproven safety and efficacy. Based on retrospective data from patient records, the PLOS Study reports that patients treated with deferiprone, either as monotherapy or in combination with first-line drugs, suffered serious (and often irreversible) adverse effects. The data reported by Olivieri et al give rise to a number of ethical issues. These ethical issues are identified, placed in historical context and analysed. For purposes of this analysis, reliance is placed on two core principles of research ethics, harm minimisation and informed consent, and also on the hospital’s mission statement. Then a mystery is explored: How and why did it happen that Toronto’s University Health Network treated large numbers of patients with an unlicensed drug over a period of many years? ‘Institutional conflict of interest’ is considered as a possible explanatory hypothesis.
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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 | 0,095 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,042 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».