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Enregistrement W3043713170 · doi:10.1136/bmjopen-2019-034082

Mechanisms for addressing and managing the influence of corporations on public health policy, research and practice: a scoping review

2020· review· en· W3043713170 sur OpenAlexfundno aff
Mélissa Mialon, Stefanie Vandevijvere, Angela Carriedo‐Lutzenkirchen, Lisa Bero, Fábio da Silva Gomes, Mark Petticrew, Martin McKee, David Stückler, Gary Sacks

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de AntioquiaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloInternational Development Research CentreWellcome TrustAmerican University of Beirut
Mots-clésMedicinePublic healthHealth services researchHealth policyPublic health policyPublic relationsPublic policyEngineering ethicsNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We identified mechanisms for addressing and/or managing the influence of corporations on public health policy, research and practice, as well as examples of where these mechanisms have been adopted from across the globe. DESIGN: We conducted a scoping review. We conducted searches in five databases on 4 June 2019. Twenty-eight relevant institutions and networks were contacted to identify additional mechanisms and examples. In addition, we identified mechanisms and examples from our collective experience working on the influence of corporations on public health policy, research and practice. SETTING: We identified mechanisms at the national, regional and global levels. RESULTS: Thirty-one documents were included in our review. Eight were peer-reviewed scientific articles. Nine discussed mechanisms to address and/or manage the influence of different types of industries; while other documents targeted specific industries. In total, we identified 49 mechanisms for addressing and/or managing the influence of corporations on public health policy, research and practice, and 43 of these were adopted at the national, regional or global level. We identified four main types of mechanisms: transparency; management of interactions with industry and of conflicts of interest; identification, monitoring and education about the practices of corporations and associated risks to public health; prohibition of interactions with industry. Mechanisms for governments (n=17) and academia (n=13) were most frequently identified, with fewer for the media and civil society. CONCLUSIONS: We identified several mechanisms that could help address and/or manage the negative influence of corporations on public health policy, research and practice. If adopted and evaluated more widely, many of the mechanisms described in this manuscript could contribute to efforts to prevent and control non-communicable diseases. TRIAL REGISTRATION DETAILS: The protocol was registered with the Open Science Framework on 27 May 2019 (https://osf.io/xc2vp).

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)0,211
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,491
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2110,491
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0560,042
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0190,020
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0110,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,706
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,072 · 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'étudeRevue systématique
DomaineIncitatifs
GenreSynthèse

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

En bref

Citations134
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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