« Sunshine on Opinion Leaders » : étude rétrospective des liens d’intérêt financiers entre les leaders d’opinion médicaux et l’industrie pharmaceutique en France
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to investigate the nature, extent and evolution of financial relationships between opinion leaders (OL) or non-OL physicians and pharmaceutical and device companies in France. Design: retrospective and descriptive study. Participants: all medical doctors practicing in France, with a focus on 548 OL defined as board members of all the professional medical associations having published clinical practice guidelines in 2018 or 2019. These 99 associations were identified by the cross-checking of 3 different catalogs of French professional associations. Main outcome measures: the number and the total amount of gifts received by all the medical physicians and by the identified OL, year by year since 2014. The number and the amount of the 2 additional categories of payments available only since 2017 (i.e. remunerations and agreements), and the number of agreements without declared amount; described for all physicians and OL, year by year since 2017. Results: physicians had €818m ($936m, £741m) of gifts declared from 2014 to 2019. 83% of OL had such links of interest. The 548 identified OL represented 0.24% of physicians in France but received 1.5% of the total amount of gifts, i.e. €12.3m ($14m, £11m or €3,700 per capita per year). 1.2 million agreements (77%) had their amount hidden. Physicians had €125m ($143m and £114m) of agreements declared from 2017 to 2019. The 548 OL received 0.72% of the agreements and 2.5% of the value of the agreements, i.e. €3.1m ($3.6m, £2.8m) or €1,900 per capita per year ($2,200, £1,700). Physicians had €156m ($178m and 141m£) of remunerations declared from 2017 to 2019. The 548 identified OL received 4.4% of the total value of remunerations to physicians, i.e. €6.8m ($7.8m, £6.2m) or €4,100 per capita per year ($4,800, £3,700). Almost every professional medical associations (99%) had in their board at least one OL with a financial tie. Conclusion: financial relationships between OL and the industry in France are extensive, OL have much more financial ties than non-OL practitioners. The main limit of this study arises from the quality of information provided on the French Transparency in Healthcare database: more than three-quarters of agreements have their amount hidden despite the obligation to indicate it. The quantum of payments raises questions about the necessary independence of those who write clinical guidelines, adding weight to calls for policy reform.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».