The Nature and Influence of Pharmaceutical Industry Involvement in Asthma Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmaceutical industry-sponsored research has been shown to be biased toward reporting positive results. Frequent industry participation in trials assessing the efficacy of inhaled corticosteroid (ICS) and long-acting beta<span style="vertical-align: sub">2<⁄span>-agonist (LABA) combination treatment makes assessing industry influence difficult and warrants an assessment of specific potential publication bias in this area. OBJECTIVE: To describe the frequency of industry involvement in ICS⁄LABA trials and explore associations among significant outcomes, type of industry involvement and type of primary outcome. METHODS: A systematic review of trials comparing ICS⁄LABA combination therapy with ICS monotherapy for asthma was conducted. Data concerning the type of industry sponsorship, primary outcome and statistical results were collected. Comparisons between type of sponsorship and significant results were analyzed using Pearson's chi squared test and relative risk. RESULTS: Of 91 included studies (median year of publication 2005 [interquartile range 1994 to 2008]), 86 (95%) reported pharmaceutical involvement. Author affiliation was reported in 49 of 86 (57%), and 19 of 86 (22%) were industry-reported trials without full publications. The remainder were published journal articles. Studies with a first or senior author affiliated with industry were 1.5 times more likely to report statistically significant results for the primary outcome compared with studies with other types of industry involvement. Pulmonary measures were 1.5 times more likely to be statistically significant than were measures of asthma control. CONCLUSIONS: The potential biases identified were consistent with other research focused on author role and industry involvement, and suggest that degree of bias may vary with type of affiliation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».