Cannabis companies and the sponsorship of scientific research: A cross-sectional Canadian case study
Notice bibliographique
Résumé
Corporations across sectors engage in the conduct, sponsorship, and dissemination of scientific research. Industry sponsorship of research, however, is associated with research agendas, outcomes, and conclusions that are favourable to the sponsor. The legalization of cannabis in Canada provides a useful case study to understand the nature and extent of the nascent cannabis industry's involvement in the production of scientific evidence as well as broader impacts on equity-oriented research agendas. We conducted a cross-sectional, descriptive, meta-research study to describe the characteristics of research that reports funding from, or author conflicts of interest with, Canadian cannabis companies. From May to August 2021, we sampled licensed, prominent Canadian cannabis companies, identified their subsidiaries, and searched each company name in the PubMed conflict of interest statement search interface. Authors of included articles disclosed research support from, or conflicts of interest with, Canadian cannabis companies. We included 156 articles: 82% included at least one author with a conflict of interest and 1/3 reported study support from a Canadian cannabis company. More than half of the sampled articles were not cannabis focused, however, a cannabis company was listed amongst other biomedical companies in the author disclosure statement. For articles with a cannabis focus, prevalent topics included cannabis as a treatment for a range of conditions (15/72, 21%), particularly chronic pain (6/72, 8%); as a tool in harm reduction related to other substance use (10/72, 14%); product safety (10/72, 14%); and preclinical animal studies (6/72, 8%). Demographics were underreported in empirical studies with human participants, but most included adults (76/84, 90%) and, where reported, predominantly white (32/39, 82%) and male (49/83, 59%) participants. The cannabis company-funded studies included people who used drugs (37%) and people prescribed medical cannabis (22%). Canadian cannabis companies may be analogous to peer industries such as pharmaceuticals, alcohol, tobacco, and food in the following three ways: sponsoring research related to product development, expanding indications of use, and supporting key opinion leaders. Given the recent legalization of cannabis in Canada, there is ample opportunity to create a policy climate that can mitigate the harms of criminalization as well as impacts of the "funding effect" on research integrity, research agendas, and the evidence base available for decision-making, while promoting high-priority and equity-oriented independent research.
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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 | 0,029 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».