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Enregistrement W2337498444 · doi:10.1016/j.jcf.2016.03.006

Controversies with Kalydeco: Newspaper coverage in Canada and the United States of the cystic fibrosis “wonder drug”

2016· review· en· W2337498444 sur OpenAlexafffundabout
Christen Rachul, Maeghan Toews, Timothy Caulfield

Notice bibliographique

RevueJournal of Cystic Fibrosis · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCarleton University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNewspaperMedicineGovernment (linguistics)ReimbursementWonderHealth carePublic relationsFamily medicinePolitical scienceAdvertisingBusinessLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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