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Enregistrement W4415703238 · doi:10.1136/archdischild-2025-329359

Relationship between paediatricians and the pharmaceutical and commercial milk formula industries: an explanatory mixed methods study

2025· article· en· W4415703238 sur OpenAlexaff
Mario Alejandro Leon-Ayala, Maria Alejandra Agudelo-Velasquez, Carlos Enrique Yepes Delgado, Iván D. Flórez

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvisibilityMEDLINEPublic healthInfant formulaAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe and understand relationships between paediatricians and industry in Colombia. METHODS: Mixed methods study composed of three phases: quantitative (cross-sectional study, e-survey to paediatricians) describing interaction patterns and evaluating the factors that explain the perceived need for industry visits to health services and their influence through multivariate analyses; qualitative (grounded theory study, semistructured interviews) to create an explanatory theory; and an integrative phase (mixed methods explanatory study). RESULTS: We surveyed 218 paediatricians (mean age, 45.2 years), nearly all of whom interacted with industry monthly, mainly with the commercial milk- formula industry (CMFI). Sponsored trips to attend conferences and not having teaching activities were associated with a perception of the potential effects of the trips on prescribing practices. Moreover, being sponsored for an international trip was associated with the perception of indispensability of industry visits for maintaining continuing medical education (CME). In the qualitative phase, four phenomena emerged; two related to the quantitative findings: 'Paediatrician's dependence on industry for CME', and 'Colombian health context facilitates a closer relationship between paediatricians and industry'. Two emerged as explaining factors: 'Normalisation of paediatrician-industry interaction' and 'Paediatrician's prescriptive power: mediator between their conflict of interest with industry and patients'. The integration showed how the qualitative phase explained the quantitative findings. CONCLUSIONS: Most paediatricians frequently interact with industry, mainly with the CMFI, and this is perceived as necessary for CME. The normalisation of the paediatrician-industry interaction leads to the underestimation and invisibility of its effects, which fosters the notion of its necessity for the paediatric field.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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