Whose shoulders is health research standing on? Determining the key actors and contents of the prevailing biomedical research agenda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conflicts of interest in biomedical research can influence research results and drive research agendas away from public health priorities. Previous agenda-setting studies share two shortfalls: they only account for direct connections between academic institutions and firms, as well as potential bias based on researchers' personal beliefs. This paper's goal is to determine the key actors and contents of the prevailing health and biomedical sciences (HBMS) research agenda, overcoming these shortfalls. METHODS: We performed a bibliometric and lexical analysis of 95,415 scientific articles published between 1999 and 2018 in the highest impact factor journals within HBMS, using the Web of Science database and the CorText platform. HBMS's prevailing knowledge network of institutions was proxied with network maps where nodes represent affiliations and edges the most frequent co-authorships. The content of the prevailing HBMS research agenda was depicted through network maps of prevalent multi-terms found in titles, keywords, and abstracts. RESULTS: The HBMS research agendas of large private firms and leading academic institutions are intertwined. The prevailing HBMS agenda is mostly based on molecular biology (40% of the most frequent multi-terms), with an inclination towards cancer and cardiovascular research (15 and 8% of the most frequent multi-terms, respectively). Studies on pathogens and biological vectors related to recent epidemics are marginal (1% of the most frequent multi-terms). Content of the prevailing HBMS research agenda prioritizes research on pharmacological intervention over research on socio-environmental factors influencing disease onset or progression and overlooks, among others, the study of infectious diseases. CONCLUSIONS: Pharmaceutical corporations contribute to set HBMS's prevailing research agenda, which is mainly focused on a few diseases and research topics. A more balanced research agenda, together with epistemological approaches that consider socio-environmental factors associated with disease spreading, could contribute to being better prepared to prevent and treat more diverse pathologies and to improve overall health outcomes.
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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 | 0,094 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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; 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 ».