Industry Relationships With Medical Oncologists: Who Are the High-Payment Physicians?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many oncologists have relationships with industry. Previous work has shown that these payments are usually modest; however, there exist a subset of medical oncologists who receive more than $100,000 US dollars (USD) annually. Here, we describe the characteristics of these physicians. METHODS: This retrospective cohort study used the Open Payments data set to identify all US-based medical oncologists/hematologists who received $100,000+ USD in general payments linked to cancer medications in 2018. Open Payments and a web-based search were used to identify physician characteristics, demographics, research profile, and leadership positions. RESULTS: One hundred thirty-nine medical oncologists received > $100,000 USD in general payments. The median payment was $154,613 USD, and the total payment was $24.2 million USD. These high-payment physicians represent 1% of all US medical oncologists (N = 10,620) yet account for 37% of all industry payments in 2018. Sixty percent (84 of 139) and 21% (29 of 139) of these high-payment physicians hold hospital and specialty association leadership roles, respectively. One quarter (24%, 33 of 139) serve on journal editorial boards, and 10% (14 of 139) have authored clinical practice guidelines; 72% (100 of 139) hold faculty appointments. CONCLUSION: A small number of medical oncologists receive very high payments from the pharmaceutical industry. These physicians hold major leadership roles within oncology. Further work is needed to understand the extent to which these conflicts of interest may shape clinical practice and policy.
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 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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».