Financial ties between leaders of influential US professional medical associations and industry: cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the nature and extent of financial relationships between leaders of influential professional medical associations in the United States and pharmaceutical and device companies. DESIGN: Cross sectional study. SETTING: Professional associations for the 10 costliest disease areas in the US according to the US Agency for Healthcare Research and Quality. Financial data for association leadership, 2017-19, were obtained from the Open Payments database. POPULATION: 328 leaders, such as board members, of 10 professional medical associations: American College of Cardiology, Orthopaedic Trauma Association, American Psychiatric Association, Endocrine Society, American College of Rheumatology, American Society of Clinical Oncology, American Thoracic Society, North American Spine Society, Infectious Diseases Society of America, and American College of Physicians. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion of leaders with financial ties to industry in the year of leadership, the four years before and the year after board membership, and the nature and extent of these financial relationships. RESULTS: 235 of 328 leaders (72%) had financial ties to industry. Among 293 leaders who were medical doctors or doctors of osteopathy, 235 (80%) had ties. Total payments for 2017-19 leadership were almost $130m (£103m; €119m), with a median amount for each leader of $31 805 (interquartile range $1157 to $254 272). General payments, including those for consultancy and hospitality, were $24.8m and research payments were $104.6m-predominantly payments to academic institutions with association leaders named as principle investigators. Variation was great among the associations: median amounts varied from $212 for the American Psychiatric Association leaders to $518 000 for the American Society of Clinical Oncology. CONCLUSIONS: Financial relationships between the leaders of influential US professional medical associations and industry are extensive, although with variation among the associations. The quantum of payments raises questions about independence and integrity, adding weight to calls for policy reform.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».