A cross‐sectional review of policies on conflicts of interest and funding in the development manuals of practice guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance Policies on conflicts of interest (COI) and funding are essential to reduce the risk of bias in the guideline development process. Objective To collate and review the content related to COI and funding policies from guideline development handbooks. Study design and setting We searched PubMed from its inception until September 10, 2021, websites of key guideline development organizations and Google for guideline development manuals that included COI or funding policies, and performed a cross‐sectional review. Results Fifty‐seven guideline development manuals were included. Amongst the 54 handbooks containing a COI policy, all required disclosure of interests. Nineteen (35.2%) manuals defined what constitutes a COI, and 52 (96.3%) specified who should disclose their interests. Thirty‐four (63.0%) manuals recommended an assessment of disclosed interests to determine whether a COI existed, and all of these specified who should perform this review. Thirty‐five (64.8%) manuals addressed the management of COI, of which 26 (74.3%) indicated who should manage COI and 29 (82.9%) reported specific management measures. Twenty‐eight (51.8%) manuals addressed the publication of COI, all recommending that these be publicly accessible. Of the 28 manuals that provided guidance on funding, eight (28.6%) required reporting of funding sources; 14 (50.0%) required that the guideline authors state that the funders' perspectives and interests did not affect the final recommendations; eight (28.6%) specified which kind of funding the guidelines should not accept; and five (17.9%) recommended that the role of funders be restricted. Conclusions Policies in guideline manuals report a variety of different elements related to COI and funding. However, a considerable part of the policies did not report precisely what constitutes a COI, the key steps for COI management, or address the sources, influence and acceptability of funding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».