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Enregistrement W3045309574 · doi:10.1136/bmjopen-2019-032425

Reporting of conflicts of interest by authors of primary studies on health policy and systems research: a cross-sectional survey

2020· review· en· W3045309574 sur OpenAlexaff
Maram B Hakoum, Lama Bou-Karroum, Mounir Al‐Gibbawi, Assem M. Khamis, Abdul Sattar Raslan, Sanaa Badour, Arnav Agarwal, Fadel Alturki, Gordon Guyatt, Fadi El‐Jardali, Elie A. Akl

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, American University of BeirutAmerican University of Beirut
Mots-clésMedicineConflict of interestFamily medicineCross-sectional studyData extractionMEDLINEPathologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of this study was to assess the frequency and types of conflict of interest (COI) disclosed by authors of primary studies of health policy and systems research (HPSR). DESIGN: We conducted a cross-sectional survey using standard systematic review methodology for study selection and data extraction. We conducted descriptive analyses. SETTING: We collected data from papers published in 2016 in 'health policy and service journals' category in Web of Science database. PARTICIPANTS: We included primary studies (eg, randomised controlled trials, cohort studies, qualitative studies) of HPSR published in English in 2016 peer-reviewed health policy and services journals. OUTCOME MEASURES: Reported COI disclosures including whether authors reported COI or not, form in which COI disclosures were provided, number of authors per paper who report any type of COI, number of authors per paper who report specific types and subtypes of COI. RESULTS: We included 200 eligible primary studies of which 132 (66%) included COI disclosure statements of authors. Of the 132 studies, 19 (14%) had at least one author reporting at least one type of COI and the most frequently reported type was individual financial COI (n=15, 11%). None of the authors reported individual intellectual COIs or personal COIs. Financial and individual COIs were reported more frequently compared with non-financial and institutional COIs. CONCLUSION: A low percentage of HPSR primary studies included authors reporting COI. Non-financial or institutional COIs were the least reported types of COI.

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)0,245
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,462
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2450,462
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,981
Tête enseignante GPT0,798
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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