The private versus public contribution to the biomedical literature during the COVID-19, Ebola, H1N1, and Zika public health emergencies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The private versus public contribution to developing new health knowledge and interventions is deeply contentious. Proponents of commercial innovation highlight its role in late-stage clinical trials, regulatory approval, and widespread distribution. Proponents of public innovation point out the role of public institutions in forming the foundational knowledge undergirding downstream innovation. The rapidly evolving COVID-19 situation has brought with it uniquely proactive public involvement to characterize, treat, and prevent this novel health treat. How has this affected the share of research by industry and public institutions, particularly compared to the experience of previous pandemics, Ebola, H1N1 and Zika? METHODS: Using Embase, we categorized all publications for COVID-19, Ebola, H1N1 and Zika as having any author identified as affiliated with industry or not. We placed all disease areas on a common timeline of the number of days since the WHO had declared a Public Health Emergency of International Concern with a six-month lookback window. We plotted the number and proportion of publications over time using a smoothing function and plotted a rolling 30-day cumulative sum to illustrate the variability in publication outputs over time. RESULTS: Industry-affiliated articles represented 2% (1,773 articles) of publications over the 14 months observed for COVID-19, 7% (278 articles) over 7.1 years observed for Ebola, 5% (350 articles) over 12.4 years observed for H1N1, and 3% (160 articles) over the 5.7 years observed for Zika. The proportion of industry-affiliated publications built steadily over the time observed, eventually plateauing around 7.5% for Ebola, 5.5% for H1H1, and 3.5% for Zika. In contrast, COVID-19's proportion oscillated from 1.4% to above 2.7% and then declined again to 1.7%. At this point in the pandemic (i.e., 14 months since the PHEIC), the proportion of industry-affiliated articles had been higher for the other three disease areas; for example, the proportion for H1N1 was twice as high. CONCLUSIONS: While the industry-affiliated contribution to the biomedical literature for COVID is extraordinary in its absolute number, its proportional share is unprecedentedly low currently. Nevertheless, the world has witnessed one of the most remarkable mobilizations of the biomedical innovation ecosystem in history.
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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 | 0,062 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,081 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».