Institutional Corruption of Pharmaceuticals and the Myth of Safe and Effective Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 35 years, patients have suffered from a largely hidden epidemic of side effects from drugs that usually have few offsetting benefits. The pharmaceutical industry has corrupted the practice of medicine through its influence over what drugs are developed, how they are tested, and how medical knowledge is created. Since 1906, heavy commercial influence has compromised congressional legislation to protect the public from unsafe drugs. The authorization of user fees in 1992 has turned drug companies into the FDA's prime clients, deepening the regulatory and cultural capture of the agency. Industry has demanded shorter average review times and, with less time to thoroughly review evidence, increased hospitalizations and deaths have resulted. Meeting the needs of the drug companies has taken priority over meeting the needs of patients. Unless this corruption of regulatory intent is reversed, the situation will continue to deteriorate. We offer practical suggestions including: separating the funding of clinical trials from their conduct, analysis, and publication; independent FDA leadership; full public funding for all FDA activities; measures to discourage R&D on drugs with few, if any, new clinical benefits; and the creation of a National Drug Safety Board.
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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 | 0,085 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,097 |
| Communication savante | 0,025 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».