Financial Conflicts of Interest in Propensity Score-Matched Studies Evaluating Biologics and Biosimilars for Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Propensity score matching (PSM), a statistical technique that estimates a treatment effect by accounting for predictor covariates, has been used to evaluate biologics for inflammatory bowel disease (IBD). Financial conflicts of interest are prevalent in the marketing of biologic medications. It is unclear whether this burden of conflicts is present among authors of PSM studies comparing IBD biologics and biosimilars. Objective This study was aimed to determine the prevalence of financial conflicts of interest among authors of PSM studies evaluating IBD biologics and biosimilars. Methods We conducted a systematic search for PSM studies comparing biologics and biosimilars in IBD treatment. We identified 21 eligible studies. Two independent authors extracted self-declared conflicts from the disclosures section. Each participating author was searched on the Centers for Medicare & Medicaid Services Open Payments to identify payment amounts and undisclosed conflicts. Primary outcome was the prevalence of author conflicts. Secondary analyses assessed for an association between conflict prevalence and reporting of positive outcomes. Results Among 283 authors, conflicts were present among 41.0% (116 of 283). Twenty-three per cent (27 of 116) of author conflicts involved undisclosed payments. Studies with positive outcomes were significantly more likely to include conflicted authors than neutral studies (relative risk = 2.34, 95% confidence interval: 1.71 to 3.21, P < 0.001). Conclusions Overall, we found a high burden of undisclosed conflicts among authors of PSM studies comparing IBD biologics and biosimilars. Given the importance of PSM studies as a means for biologic comparison and the potential for undue industry influence from these payments, authors should ensure greater transparency with reporting of industry relationships.
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 | 0,077 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».