Industry funding of patient and health consumer organisations: systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate pharmaceutical or medical device industry funding of patient groups. DESIGN: Systematic review with meta-analysis. DATA SOURCES: Ovid Medline, Embase, Web of Science, Scopus, and Google Scholar from inception to January 2018; reference lists of eligible studies and experts in the field. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Observational studies including cross sectional, cohort, case-control, interrupted time series, and before-after studies of patient groups reporting at least one of the following outcomes: prevalence of industry funding; proportion of industry funded patient groups that disclosed information about this funding; and association between industry funding and organisational positions on health and policy issues. Studies were included irrespective of language or publication type. REVIEW METHODS: Reviewers carried out duplicate independent data extraction and assessment of study quality. An amended version of the checklist for prevalence studies developed by the Joanna Briggs Institute was used to assess study quality. A DerSimonian-Laird estimate of single proportions with Freeman-Tukey arcsine transformation was used for meta-analyses of prevalence. GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) was used to assess the quality of the evidence for each outcome. RESULTS: 26 cross sectional studies met the inclusion criteria. Of these, 15 studies estimated the prevalence of industry funding, which ranged from 20% (12/61) to 83% (86/104). Among patient organisations that received industry funding, 27% (175/642; 95% confidence interval 24% to 31%) disclosed this information on their websites. In submissions to consultations, two studies showed very different disclosure rates (0% and 91%), which appeared to reflect differences in the relevant government agency's disclosure requirements. Prevalence estimates of organisational policies that govern corporate sponsorship ranged from 2% (2/125) to 64% (175/274). Four studies analysed the relationship between industry funding and organisational positions on a range of highly controversial issues. Industry funded groups generally supported sponsors' interests. CONCLUSION: In general, industry funding of patient groups seems to be common, with prevalence estimates ranging from 20% to 83%. Few patient groups have policies that govern corporate sponsorship. Transparency about corporate funding is also inadequate. Among the few studies that examined associations between industry funding and organisational positions, industry funded groups tended to have positions favourable to the sponsor. Patient groups have an important role in advocacy, education, and research, therefore strategies are needed to prevent biases that could favour the interests of sponsors above those of the public. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42017079265.
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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 | 0,059 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».