The evolving landscape of academic and industry partnerships in gynecologic oncology clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
9038 Background: To determine trends in the financial relationships of study investigators in gynecologic oncology trials. Methods: From 2011-2024, phase III trials were identified from clinicaltrials.gov. Data was collected from the conflict-of-interest (COI) statements of 54 clinical trials. Chi-square and Fisher's exact tests were used for statistical analysis. Results: Of1,390 total co-authors from 54 clinical trial publications, we found that 46.3% of authors were from European nations, 28.3% were based in the United States, and 16.9% were from East Asian nations, with the remaining 8.5% from other nations (including, but not limited to, Australia, Canada, and Mexico). Of the listed authors’ titles, 82.8% held MDs and 17.2% held non-MD degrees (PHD, MPH, MSc). Most (74.0%) of the trials were on ovarian cancer, with the remainder being on cervical (13.0%) and endometrial (13.0%) cancer. The majority (79.5%) of trials were sponsored by pharmaceutical companies, while the remainder were academic/cooperative-led trials. Among the pharmaceutical and industry sponsors, Roche / Genentech sponsored the most trials (27.8%), followed by Merck Sharp & Dohme (16.7%) and AstraZeneca (14.8%). Overall, 61.8% of total authors had some form of COI; of the total authors, 40.9% were consultants, 29.1% received research funding, 9.6% attended speaker bureaus, 18.6% received travel funds, and 9.8% declared employment/stock ownership. In all trials, the majority of authors disclosed COI regardless of if the trial was pharmaceutical or cooperative-led, at 63.5% and 55.2%, respectively. To evaluate trends, we divided the data into three time periods, 2011-2015, 2016-2019, and 2020-2024. Over time, there was a statistically significant increase in the number of authors who were consultants: 27% to 40% to 44% (p<0.001); who received research funding: 16% to 25% to 33% (p<0.0001); and who received travel funds: 8% to 19% to 20% (p<0.01). There was no change in speaker bureau participation (p=0.63) or employment/stock ownership (p=0.20). Conclusions: Financial relationships between study investigators and pharmaceutical companies have increased, particularly in consulting and research funding. As industry involvement grows, academic cooperative groups should maintain close collaboration to ensure scientific integrity and guide trial design.
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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 | 0,434 | 0,529 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,021 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».