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Enregistrement W4288375043

Inadequate conflit of interest policies at most French teaching hospitals : a survey and web analysis

2019· preprint· en· W4288375043 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Guy-Coichard, Gabriel Perraud, Anne Chailleu, Véronique Gaillac, Paul Scheffer, Barbara Mintzes

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeb surveyComputer scienceWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. There are 32 teaching hospitals in France, including 30 University hospitals and 2 Regional teachinghospitals. Teaching hospitals have three roles: health care provision, training of healthcare professionals, and medicalresearch. These roles lead to frequent interactions with pharmaceutical and medical device companies, inevitably raisingmajor risks of conflicts of interests. Therefore, policies to manage conflict of interests (COI) are crucial. This study aimsto examine COI policies in French teaching hospitals..Methods. All French teaching hospitals (n=32) were included in this study. All hospitals websites were screened forinstitutional COI policies and curriculum on COI, using standardized keyword searches. More data were collected througha questionnaire addressed to each chief executive officer (CEO) of the teaching hospital. We used predefined criteria (n=20) inspired by similar surveys on COI policies in French, US and Canadian medical schools, with some additions toreflect the local hospital context. A global score for each hospital, ranging from 0 to 58 (higher scores denoting strongerpolicies) was calculated by summing points obtained for each criterion.Results. Three out of 32 (9%) CEOs replied to the questionnaire. All 32 hospitals had websites; 16 hospitals listed policiesor regulations on their websites or provided them on request. In December 2017, among the 32 hospitals, we foundthat 17 (53.1%) had rules and regulations for some items only, 4 (12.5%) have considered implementing a policy, two ofwhich (6.3%) have begun implementation. and 15 (46.9%) had no evidence of COI policies and a null score. The maximumglobal score was 24 out of 58, with a mean of 3.50 ± 5.72.Conclusion. This is the first systematic assessment of COI policies in teaching hospitals in France. Such policies areneeded to protect patients, clinicians and students from undue commercial influence. Despite public and political pressurefor better management of COI since France’s benfluorex (Mediator) scandal of 2010, few teaching hospitals haveimplemented comprehensive and protective policies. We hope that periodic ranking of hospitals will contribute to raiseawareness of the importance of COI policy and speed introduction.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · 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 seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,196 · 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
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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