A critical content analysis of media reporting on opioids: The social construction of an epidemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2000s have seen a proliferation of media reporting about opioid use in North America. Given the significant role that popular media plays in shaping the public's perceptions and understandings of the issues that it represents, analysing the content of this media coverage can help understand public discourse about opioid use. METHODS: We conducted a critical content analysis of Canadian newsprint media reporting on opioids using a sociological lens. We performed a qualitative thematic analysis of these texts, coding 826 articles and applying a critical discourse analysis in our interpretation of the findings. FINDINGS: Our analysis showed a slow transition from a conversation primarily about clinical pain care towards a discussion of criminality, especially the increasingly fluidity of boundaries between prescription opioid use and the illegal drug trade. Patients tend to be dichotomized as either innocently following physician prescriptions or drug-seeking, as an aspect of lives characterized by addiction and street crime. These depictions map onto characterizations of physicians as naively following pharmaceutical industry advice or becoming irrelevant once criminality is introduced. DISCUSSION: The social construction of the opioid epidemic polarizes individuals as good or bad with little attention paid to underlying institutional interests both in the creation of the problem or in the solutions that are proposed. We show that as concerns about harms from opioids become more pronounced, the narrative shifts to home in on illicit street-use with a corresponding uptake of stigmatizing references to so-called addicts. Concurrently, most references to the pharmaceutical industry disappear from view. This framing of the problem defines the kinds of solutions that then seem natural. For example, increased criminalization is suggested for people who use drugs and stigmatizing those who suffer with chronic pain becomes a higher priority than implementing safer and more effective therapies for managing their pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».