Conflicts of Interest Among Authors of Systematic Reviews and Meta-analyses Investigating Interventions for Melanoma: Cross-sectional Literature Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have highlighted the potential influence that industry relationships may have on the outcomes of medical research. OBJECTIVE: We aimed to determine the prevalence of author conflicts of interest (COIs) in systematic reviews focusing on melanoma interventions, as well as to determine whether the presence of these COIs were associated with an increased likelihood of reporting favorable results and conclusions. METHODS: This cross-sectional study included systematic reviews with or without meta-analyses focusing on interventions for melanoma. We searched MEDLINE and Embase for eligible systematic reviews published between September 1, 2016, and June 2, 2020. COI disclosures were cross-referenced with information from the CMS (Centers for Medicare & Medicaid Services) Open Payments database, Dollars for Profs, Google Patents, the United States Patent and Trademark Office, and previously published COI disclosure statements. Results were quantified using descriptive statistics, and relationships were evaluated by Fisher exact tests. RESULTS: Of the 23 systematic reviews included in our sample, 12 (52%) had at least one author with a COI. Of these 12 reviews, 7 (58%) reported narrative results favoring the treatment group and 9 (75%) reported conclusions favoring the treatment group. Of the 11 systematic reviews without a conflicted author, 4 (36%) reported results favoring the treatment group and 5 (45%) reported conclusions favoring the treatment group. We found no significant association between the presence of author COIs and the favorability of results (P=.53) or conclusions (P=.15). CONCLUSIONS: Author COIs did not appear to influence the outcomes of systematic reviews regarding melanoma interventions. Clinicians and other readers of dermatology literature should be cognizant of the influence that industry may have on the nature of reported outcomes, including those from systematic reviews and meta-analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,154 | 0,477 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».