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Enregistrement W4411644255 · doi:10.1016/j.ajoint.2025.100153

Consistency of conflict of interest disclosures across two major ophthalmology conferences

2025· article· en· W4411644255 sur OpenAlexaff
Justin Grad, Amin Hatamnejad, Akashdeep Grewal, Chryssa McAlister

Notice bibliographique

RevueAJO International · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensGrand River HospitalSt Mary's Hospital CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Conflict of interestOptometryPsychologyOphthalmologyPolitical scienceMedicineComputer scienceLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To quantitatively assess the consistency of conflict of interest (COI) disclosures among presenters at two major ophthalmology conferences and to analyze trends in COI reporting over a span of four years. Design A retrospective cross-sectional study. Participants Presenters at the American Academy of Ophthalmology (AAO) and the American Society of Cataract and Refractive Surgery (ASCRS) annual meetings in 2018 and 2021/2022. Methods Publicly available COI disclosures from presenters at the AAO and ASCRS meetings were extracted and compared. The disclosures of individuals presenting at both AAO and ASCRS were analyzed, focusing on whether COIs were reported consistently across both meetings. Main Outcome Measures The primary outcome was the presence of discrepancies in COI disclosures amongst individuals who presented at the two selected ophthalmology conferences within the same year. Results Among the 260 presenters who participated in both AAO 2021 and ASCRS 2022, 95 (36.5%) had identical disclosures, while 150 (57.7%) exhibited at least one discrepancy. On average, these presenters had 11.23 ± 14.63 disclosures at AAO and 9.88 ± 14.68 disclosures at ASCRS. Similarly, of the 432 presenters at both AAO 2018 and ASCRS 2018, 203 (47.0%) had consistent disclosures, while 213 (49.5%) displayed discrepancies. On average, these presenters had 13.16 ± 19.75 disclosures at AAO and 12.49 ± 15.61 disclosures at ASCRS. Conclusions Significant inconsistencies in COI disclosures were observed among presenters at major ophthalmology conferences within the same year. Nearly half of the presenters exhibited discrepancies in their disclosures, with a notable portion disclosing COIs at one conference but not the other. These findings underscore the need for standardized COI reporting systems with more rigorous verification processes to ensure transparency and trustworthiness in medical conference presentations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,621
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,004 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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