Reporting of conflicts of interest by authors of primary studies on health policy and systems research: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,245 | 0,462 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».