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Enregistrement W3005949278 · doi:10.1136/bmjopen-2019-035633

Reporting of drug trial funding sources and author financial conflicts of interest in Cochrane and non-Cochrane meta-analyses: a cross-sectional study

2020· article· en· W3005949278 sur OpenAlexafffund
Kimberly A. Turner, Andrea Carboni-Jiménez, Carla Benea, Katharine Elder, Brooke Levis, Jill Boruff, Michelle Roseman, Lisa Bero, Joel Lexchin, Erick H. Turner, Andrea Benedetti, Brett D. Thombs

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensMcGill UniversityYork UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMeta-analysisSystematic reviewMEDLINECochrane LibraryRandomized controlled trialOdds ratioFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To (1) investigate the extent to which recently published meta-analyses report trial funding, author-industry financial ties and author-industry employment from included randomised controlled trials (RCTs), comparing Cochrane and non-Cochrane meta-analyses; (2) examine characteristics of meta-analyses independently associated with reporting funding sources of included RCTs; and (3) compare reporting among recently published Cochrane meta-analyses to Cochrane reviews published in 2010. DESIGN: Review of consecutive sample of recently published meta-analyses. DATA SOURCES: MEDLINE database via PubMed searched on 19 October 2018. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING ARTICLES: We selected the 250 most recent meta-analyses listed in PubMed that included a documented search of at least one database, statistically combined results from ≥2 RCTs and evaluated the effects of a drug or class of drugs. RESULTS: 90 of 107 (84%) Cochrane meta-analyses reported funding sources for some or all included trials compared with 21 of 143 (15%) non-Cochrane meta-analyses, a difference of 69% (95% CI 59% to 77%). Percent reporting was also higher for Cochrane meta-analyses compared with non-Cochrane meta-analyses for trial author-industry financial ties (44% versus 1%; 95% CI for difference 33% to 52%) and employment (17% versus 1%; 95% CI for difference 9% to 24%). In multivariable analysis, compared with Cochrane meta-analyses, the odds ratio (OR) for reporting trial funding was ≤0.11 for all other journal category and impact factor combinations. Compared with Cochrane reviews from 2010, reporting of funding sources of included RCTs among recently published Cochrane meta-analyses improved by 54% (95% CI 42% to 63%), and reporting of trial author-industry financial ties and employment improved by 37% (95% CI 26% to 47%) and 10% (95% CI 2% to 19%). CONCLUSIONS: Reporting of trial funding sources, trial author-industry financial ties and trial author-industry employment in Cochrane meta-analyses has improved since 2010 and is higher than in non-Cochrane meta-analyses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,385
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,751
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3850,751
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,021
Bibliométrie0,0160,024
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,907
Tête enseignante GPT0,697
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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