‘Lines in the sand’: an Australian qualitative study of patient group practices to promote independence from pharmaceutical industry funders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study how patient groups that accept pharmaceutical industry money perceive and manage the risk of undue influence from their sponsors. DESIGN: Empirical ethics approach using a qualitative interview study. SETTING: The Australian patient group sector. PARTICIPANTS: 27 participants from 23 patient groups, purposively recruited for diversity of group characteristics (degree of pharmaceutical industry funding, health focus, location) and participant role (staff, board members). ANALYSIS: Interview data were transcribed and read repeatedly to identify concepts and patterns in the data. These were grouped into conceptual categories that described and explained the findings. We used an inductive analytical approach to identify important themes and concepts in the data. RESULTS: Participants in this study described how the patient group sector receives pressure from pharmaceutical company funders to act in ways that prioritise company interests. Groups worked to try and protect their credibility and ability to act in ways of their own choosing using practical rules or 'lines in the sand' about industry funding activities. They were grouped around the dominant topics of: sponsor exclusivity, brand marketing, agenda setting, advocacy and content of group activities. Lines in the sand were largely experience-driven and ethically informed; they varied between groups. There was also variable transparency among groups about financial interactions with pharmaceutical companies. CONCLUSIONS: It is important to know about patient group practices around pharmaceutical industry funders as this allows public scrutiny about the adequacy of such practices. Inadequate strategies may mean that funders can influence patient groups activities in ways that do not necessarily prioritise the interests of members. We found that groups differed in their approach, with little independent external guidance to inform responses to commonly encountered types of influence. Inadequate transparency limits the ability of the public to make informed assessments about the risk of bias over the activities of groups that accept industry funding.
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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 | 0,046 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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; 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 ».