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Enregistrement W3135575648 · doi:10.1093/jcag/gwab002.159

A161 PREVALENCE OF FINANCIAL CONFLICTS OF INTEREST (FCOI) AMONG PROPENSITY-SCORE MATCHED RETROSPECTIVE STUDIES EVALUATING BIOLOGIC THERAPEUTICS FOR IBD

2021· article· en· W3135575648 sur OpenAlexaff
Karam Elsolh, Daniel Tham, Michael A. Scaffidi, Rishi Bansal, Jinlian Li, Yash Verma, Nikko Gimpaya, Rishad Khan, Samir C. Grover

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensHamilton Health SciencesUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropensity score matchingMedicineMEDLINERetrospective cohort studyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Inflammatory Bowel Disease (IBD) studies have commonly relied on real-world evidence to evaluate different therapies. An emerging idea has been the use of propensity score matching as a statistical method to account for baseline characteristics in IBD patients. In retrospective studies, propensity score matching of patients helps reduce treatment assignment bias and mimic the effects of randomization. Recently, propensity-score matching has become an important tool in IBD studies comparing biologic therapeutics. Biologic medications are among the highest-grossing drugs worldwide, and their pharmaceutical producers make considerable payments to physicians to market them. In spite of this, there is a lack of evidence examining the role of undue industry influence among propensity-score matched comparative studies evaluating biologic therapeutics for IBD. Aims Given the documented association between IBD biologics and FCOI, we hypothesize a high burden of FCOI in propensity-score matched studies. The aim of this study was to evaluate the prevalence of disclosed & undisclosed financial conflicts of Interest (FCOI) in propensity-score matched comparison studies evaluating biologics for IBD. Methods We developed & ran a librarian-reviewed systematic search on EMBASE, MEDLINE, and Cochrane Library databases for all propensity-score matched retrospective studies comparing biologics for the treatment of IBD. Full-text retrieval & screening was performed on all studies in duplicate. 16 articles were identified. Industry payments to authors were only considered FCOI if they were made by a company producing a biologic that was included in the comparison study. Disclosed FCOI were identified by authors’ interests disclosures in full-texts. Any undisclosed FCOI among US authors were identified using the Centre for Medicare and Medicaid Services (CMS) Open Payments Database, which collects industry payments to physicians. Results Based on a preliminary analysis of 16 studies, there was at least one author with a relevant FCOI in 14 (88%) of the 16 studies. 14 studies (88%) had at least one disclosed FCOI, while 6 studies (37.5%) had at least one undisclosed FCOI. Among studies with disclosed FCOI, a mean of 40.2% (SD = 23.4%) of authors/study reported FCOI. Among studies with undisclosed FCOI, a mean of 18.8% (SD = 7.0%) of authors/study reported FCOI. The total dollar value of FCOIs was $1,974,328.3. The median conflict dollar value was $5,576.6 (IQR: $321.6 to $36,394.9). Conclusions We found a high burden of undisclosed FCOI (37.5%) among authors of propensity-score matched studies evaluating IBD biologics. Given the potential for undue industry influence stemming from such payments, authors should ensure better transparency with industry relationships. Funding Agencies None

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,199 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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