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Enregistrement W4220695866 · doi:10.1136/bmjopen-2021-055287

National patient groups in Canada and their disclosure of relationships with pharmaceutical companies: a cross-sectional study

2022· article· en· W4220695866 sur OpenAlexaffabout
Joel Lexchin, Sharon Batt, Devorah Goldberg, Adrienne Shnier

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensDalhousie UniversityYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueAuditMedicineDonationHyperlinkFamily medicineMarketingBusinessAccountingWeb pageWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study investigates the information and policies that Canadian patient groups post on their publicly available websites about their relationships with pharmaceutical companies. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Canadian national patient groups. PARTICIPANTS: Ninety-seven patient groups with publicly available websites. INTERVENTIONS: Each patient group was contacted by email. Information from patient groups' websites was collected about: total annual revenue for the latest fiscal year, year revenue was reported, revenue from pharmaceutical company donors, purpose of the donation, presence of donors' logos on the website and hyperlinks to donors' websites, previous and current employment information about board members and staff, external audits about the group's finances and whether the group endorses products made by donors. Analysis of publicly available policies looking at: board and/or advisory board, acceptance of donations and revenue generation, independence of decision-making, endorsements, assistance to and/or interactions between patient members from a donor or another company/person acting on behalf of a donor and audits/monitoring/compliance. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Number of patient groups posting information on their websites about their relationships with pharmaceutical companies; the presence and contents of patient group policies covering different topics about relationships with pharmaceutical companies. RESULTS: Fifty-three (54.6%) of 97 groups reported donations from pharmaceutical companies. Forty-one (42.3%) groups showed the logos of pharmaceutical companies on their websites and 22 (53.7%) had hyperlinks to pharmaceutical company websites. Twenty-five (25.8%) of these groups endorsed pharmaceutical products produced by brand-name companies that had donated to the groups. Twenty-six (26.8%) groups had policies that dealt with relationships with pharmaceutical companies. CONCLUSIONS: Pharmaceutical industry funding of the included patient groups was common. Despite this, relatively little information was provided on patient group websites about their relationships with pharmaceutical companies. Only 26 out of 97 groups had publicly available policies that directly dealt with their relationships with pharmaceutical companies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,563
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,005 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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