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Enregistrement W4399260137 · doi:10.1200/go.24.00167

Conflict of Interest Disclosure in Oncology: Preliminary Insights From the Global ONCOTRUST-1 Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4399260137 sur OpenAlexaff
Khalid El Bairi, Salma Najem, Arman Reza Chowdhury, Abeid Omar, Omar Abdihamid, Laure-Anne Teuwen, Nada Benhima, Ainhoa Madariaga, Safa Elkefi, Fernando C. Diaz, Sadaqat Hussain, Kristina Jenei, Nazik Hammad, Miriam Mutebi, Fidel Rubagumya, Dario Trapani, Nadia El Kadmiri, Nasser Laouali, Maryam Fourtassı

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteConquer Cancer FoundationAmerican Society of Clinical OncologyCancer Research Institute
Mots-clésScrutinyTransparency (behavior)Conflict of interestCross-sectional studyGlobal healthMedicinePolitical sciencePublic relationsNursingPathologyPublic healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Conflicts of interest (COIs) between oncologists and industry might considerably influence how the presentation of the research results is delivered, ultimately affecting clinical decisions and policy-making. Although there are many regulations on reporting COI in high-income countries (HICs), little is known about their reporting in low- and middle-income countries (LMICs). Oncology Transparency Under Scrutiny and Tracking (ONCOTRUST-1) is a pilot global survey to explore the knowledge and perceptions of oncologists regarding COI. MATERIALS AND METHODS: We designed an online 27-question-based survey in the English language to explore the perceptions and knowledge of oncologists regarding COI, with an emphasis on LMICs. Descriptive statistics and the Consensus-Based Checklist for Reporting of Survey Studies guidelines were used to report the findings. RESULTS: ONCOTRUST-1 surveyed 200 oncologists, 70.9% of them practicing in LMICs. Median age of the respondents was 36 (range, 26-84) years; 47.5% of them were women. Of the respondents, 40.5% reported weekly visits by pharmaceutical representatives to their institutions. Regarding oncologists' perceptions of COI that require disclosure, direct financial benefits, such as honoraria, ranked highest (58.5%), followed by gifts from pharmaceutical representatives (50%) and travel grants for attending conferences (44.5%). By contrast, personal or institutional research funding, sample drugs, consulting or advisory board, expert testimony, and food and beverage funded by pharmaceutical industry were less frequently considered as COI. Moreover, only 24% of surveyed oncologists could correctly categorize all situations representing a COI. CONCLUSION: These findings underscore the importance of clear guidelines, education, and transparency in reporting COI in oncology. This hypothesis-generating pilot survey provided the rationale for ONCOTRUST-2 study, which will compare perceptions of COI among oncologists in LMICs and HICs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,572
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,043 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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