Controversies with Kalydeco: Newspaper coverage in Canada and the United States of the cystic fibrosis “wonder drug”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cystic fibrosis drug, Kalydeco, has attracted attention both for its effectiveness in particular CF patients and its substantial price tag. An analysis of newspaper portrayals of Kalydeco provides an opportunity to examine how policy issues associated with rare diseases and orphan drugs are being represented in the popular press. METHODS: We conducted a content analysis of 203 newspaper articles in Canada and the U.S. that mention Kalydeco. Articles were analyzed for their main frame, discussion of Kalydeco, including issues of drug development, patient access, and reimbursement, and overall tone. RESULTS: In Canadian newspaper coverage, 77.4% of articles were framed as human interest stories featuring individual patients seeking public funding for Kalydeco, yet only 7.5% mentioned any budgetary limitations in doing so. In contrast, U.S. newspaper coverage was framed as a financial/economic story in 43.1% of articles and a medical/scientific story in 27.8%. CONCLUSIONS: Newspaper coverage varied significantly between Canada, where Kalydeco is predominantly a story about increasing patient access through full government funding, and the U.S., where Kalydeco is largely a financial story about the economic impact of Kalydeco. The difference in coverage may be due to differences in public funding between the healthcare systems of these two countries.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».