Reporting of drug trial funding sources and author financial conflicts of interest in Cochrane and non-Cochrane meta-analyses: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,385 | 0,751 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».