Investigating pharmaceutical marketing in Canada using American prosecutions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmaceutical companies are prohibited from marketing medications for off-label uses in both the United States and Canada. In the United States, there have been several recent multi-billion dollar settlements with pharmaceutical companies based, partly, on off-label promotion. Health Canada has not publicized any investigations into, or prosecutions of, pharmaceutical companies for off-label promotion in Canada even though many of the same medications are marketed here. The prohibition on off-label promotion is largely directed at preventing pharmaceutical companies from circumventing the drug licensing process and attendant safety checks. OBJECTIVE: To determine if sanctions for off-label pharmaceutical promotion in one jurisdiction can be used to regulate marketing in another. METHODS: We reviewed and compared the laws and regulatory bodies in Canada and the United States to determine if Canadian regulators could use the findings of American regulators. RESULTS: There were no important differences in the laws and regulatory bodies in Canada and the United States related to off-label promotion. CONCLUSIONS: Canadian regulators can use the findings of American regulators to investigate off-label promotion in Canada. All countries should consider using sanctions in other jurisdictions to direct the deployment of limited regulatory resources.
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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 | 0,037 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».