The prevention and detection of corruption in pharmaceutical companies
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzesthree recent cases of pharmaceutical corruption and develops a governance framework, using the fraud diamond theory [7], for the prevention of corruption. Pharmaceutical companies rely heavily on marketing strategies to gain the loyalty of prescribing doctors and patients [32]. These aggressive marketing activities sometimes take an illegal twist by turning into corruption. In 2011, Johnson & Johnson agreed to pay US$70 million to settle Department of Justice charges related to foreign bribery. This paper shows that the following strategies are effective at preventing pharmaceutical corruption: Offering employee assistance programs and revising performance goals tied to sales or stock prices; using transformational leadership; offering and certifying employee training on key company policies and anti-bribery legislations; using open-door policies and anonymous reporting mechanisms; assessing corruption risks associated with doing business in the world's poorest countries and contracting with third-party agents; implementing proper anti-corruption controls such as segregating the research funding function from the sales division; and detecting common corruption schemes, such as fictitious marketing agreements with off-shore entities and sham contracts with doctors, through the analysis of relevant red flags. This paper contributes to academia and the forensic accounting profession by discussing strategies and red flags analyses that should be implemented by pharmaceutical companies to prevent corruption. It extends previous research by tying together various strategies into a single framework for the prevention of pharmaceutical corruption. This framework will help deter pharmaceutical corruption and improve internal controls in this industry.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».