Impact of industry sponsorship on the quality of systematic reviews of vaccines: a cross-sectional analysis of studies published from 2016 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic reviews (SRs) provide the highest level of evidence and inform evidence-based decision making in health care. Earlier studies found association with industry to be negatively associated with methodological quality of SRs. However, this has not been investigated in SRs on vaccines. METHODS: We performed a systematic literature search using MEDLINE and EMBASE in March 2020. The results were restricted to those published between 2016 and 2019 with no language restrictions. Study characteristics were extracted by one person and checked by an experienced reviewer. The methodological quality of the SRs was assessed with the AMSTAR 2 tool by multiple reviewers after a calibration exercise was performed. A summary score for each SR was calculated. The Mann-Whitney U test and Fisher's exact test were performed to compare both groups. RESULTS: Out of 185 SRs that met all inclusion criteria, 27 SRs were industry funded. Those were matched with 30 non-industry funded SRs resulting in a total sample size of 57. The mean AMSTAR 2 summary score across all SRs was 0.49. Overall, the median AMSTAR 2 summary score was higher for the non-industry funded SRs than for the industry-funded SRs (0.62 vs. 0.36; p < .00001). Lower ratings for industry funded SRs were consistent across all but one AMSTAR 2 item, though significantly lower only for three specific items. CONCLUSION: The methodological quality of SRs in vaccination is comparable to SRs in other fields, while it is still suboptimal. We are not able to provide a satisfactory explanation why industry funded SRs had a lower methodological quality than non-industry funded SRs over recent years. Industry funding is an important indicator of methodological quality for vaccine SRs and should be carefully considered when appraising SR quality.
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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 | 0,208 | 0,520 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».