Industry-specific Patterns in the Disclosure of Conflicts of Interest in Hand and Upper Extremity Surgery: A Review of the Nerve Allograft Industry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Industry funding in medicine enhances physician training but can create bias influencing accurate reporting of outcomes. High rates of conflict of interest (COI) disclosure have been found in orthopaedic surgery. However, industry-specific disclosures have not been investigated and small-value compensations previously excluded. Using the nerve allograft industry as a proxy to examine specific patterns of COI between physicians and industries relevant to their publications, we sought to evaluate patterns in industry-specific COI disclosure within the hand and upper extremity surgery literature. METHODS: Literature search for primary studies using nerve allografts in the hand and upper extremity from 2013 to 2021 was conducted. Authors were cross-referenced with their publication's COI statement and payments recorded in the Open Payments Database (OPD). Only payments relevant to the topic or product presented in the publication were included. Payments in all OPD subdivisions were compared. RESULTS: Fourteen studies with 14 first, 72 middle, and 14 senior authors were included. Disclosed and undisclosed payments totaled $2,848,196 and $2,509,397. Only 28% of the authors had completely accurate COI statements. Research and food and beverage comprised the highest and lowest average rates of accurate disclosure (93.8% and 24.9%). The value of accurately disclosed payments was significantly greater on a per-author basis among senior authors ( P < 0.001). Neither the value of undisclosed payments nor the rate of accurate disclosure differed by authorship position ( P = 0.904 and P = 0.350). DISCUSSION: When examined in the context of industries specific to publication, the rate of correct COI disclosure is lower than previously reported with small-value compensation a major contributor. Areas of improvement include the following: (1) All authors should be held accountable for correct disclosure; (2) all forms of financial support should be reported; and (3) journals should independently verify disclosures to the OPD. OPD utilization may help verify correct reporting, especially when the industry is related to the area of study, in the interest of maintaining the highest editorial integrity.
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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 | 0,022 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».