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Enregistrement W4411616564 · doi:10.1016/j.ajo.2025.06.037

Industry Sponsorship and Research Outcomes in A Sample of Landmark Ophthalmology Trials

2025· article· en· W4411616564 sur OpenAlexaff
Brendan Tao, Thanansayan Dhivagaran, Fahad Butt, Marko M. Popovic, Edward Margolin, Radha P. Kohly

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandmarkOptometrySample (material)OphthalmologyMedicineGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate ophthalmology trials, with versus without industry sponsorship, on the reporting of outcomes, conclusions, and risk of bias, to evaluate whether they favour the investigational product. DESIGN: Retrospective cohort study. METHODS: We identified a sample of landmark ophthalmology trials (with any publication year) defined as those indexed by 1 of several publicly available sources, including EyeWiki, 1 textbook, the National Institutes of Health, and ophthalmologist-led online sources. A sponsor-favoured intervention was defined as: a) the active treatment in placebo-controlled studies, b) the product produced by the sponsor in head-to-head studies, or c) if both interventions were produced by the sponsor, the intervention with the more recent US Food and Drug Administration approval or recency in clinical trial development. Primary trial results were considered favorable for the industry sponsor if the sponsor-favoured intervention was efficacious, had reduced harms surveillance, or was non-inferior compared to the control arm. The main outcomes were reporting of favourable results, favourable study conclusions, and risk of bias (RoB2 tool). Relative risk (RR) with 95% CIs were calculated to compare the incidence of these outcomes between funding groups. RESULTS: We identified 114 trials, including 50 (43.9%) trials that received industry funding and 64 (56.1%) trials without industry funding. Industry sponsored trials were significantly associated with more frequent reporting of results (RR=1.50 [95% CI: 1.11-2.03], P = .03) and conclusions (RR = 1.64 [95% CI: 1.23-2.17], P = .01) that were favourable to investigational products. Industry-sponsorship was significantly associated with missing outcomes based on RoB2 evaluation (β = 2.33, P = .03), whereas no difference was noted for other domains and the total RoB2 rating. CONCLUSIONS: Among pivotal ophthalmology trials, industry sponsorship was associated with results and conclusions that favoured investigational products compared to non-industry sponsored trials. This disparity was not comprehensively explained by the commonly used RoB2 tool, since both groups did not significantly differ over most domains. Our results support need for transparent research practices and continued critical appraisal of the existing trial literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,194
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,519
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1940,519
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,646
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,010 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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