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Enregistrement W2795401606 · doi:10.1002/hast.838

The Purchased Patient Advocate

2018· article· en· W2795401606 sur OpenAlexaboutno aff
Carl Elliott

Notice bibliographique

RevueThe Hastings Center Report · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsVictoryPower (physics)Conflict of interestQuackerySkepticismSecrecyPatient advocacyPublic relationsLanguage changeLawPolitical scienceSociologyBusinessMedicineAlternative medicinePoliticsMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thirty years ago, the only people drug companies thought worth buying were doctors and politicians. But the ground began to shift in the 1980s, when HIV/AIDS activists showed everyone how powerful patient advocates could be. It didn't hurt that many advocates were so strapped for money that they could be purchased at bargain prices. Today over 80 percent of patient advocacy groups accept money from the pharmaceutical industry, and the testimony of marginalized patients carries such cultural power that drug companies like Sprout Pharmaceuticals are willing to fake grassroots patient movements. Whether you see this change as a victory for patients or a cautionary tale of institutional corruption depends on how deeply committed you are to the idea that free markets represent our best hope for the future of medicine. Count Sharon Batt as one of the skeptics. Her superb new book, Health Advocacy, Inc.: How Pharmaceutical Funding Changed the Breast Cancer Movement, is a deep scholarly account of the way that pharmaceutical funding has warped the patient advocacy movement into a tool for medical capitalism. Taking the Canadian breast cancer movement as a case study, Batt uses extensive interviews, scholarly resources, and her personal history to explore the struggles faced by patient advocates as they decide whether industry funding is necessary to keep their organizations afloat .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,427
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,118 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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