Constructing a problem and marketing solutions: A critical content analysis of the nature and function of industry‐authored oral health educational materials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To document the nature of industry-authored educational materials focused on oral health; and analyse how they construct the relationships between nurses and industry. BACKGROUND: Nurses frequently rely on pharmaceutical and medical device companies for continuing education. However, industry-sponsored education is a key aspect of multi-faceted promotional campaigns and may introduce bias into clinical decision-making. DESIGN: Critical qualitative content analysis reported according to the COREQ checklist. METHODS: We purposively sampled educational documents from the websites of 4 major manufacturers of oral health products for acute care. Two researchers analysed each document using an open-ended coding form. We conducted an interpretive analysis using inductive coding methods. RESULTS: We included 63 documents that emphasised the importance of education in the form of training, expert guidance, evidence syntheses and protocols to support oral care practices. Industry promoted its relationship with nursing as an oral health authority through three dominant messages: (1) Pneumonia is a source of morbidity, mortality and treatment costs, which informed nurses about a critical problem; (2) Comprehensive oral care reduces pneumonia risk, which instructed nurses about product-oriented solutions; and (3) Frequent oral care is important, which emphasised compliance to standardised protocols. These messages formed an accountability logic that prompted clinicians to address a problem for which the company's products served as a solution. In doing so, industry validated dominant administrative concerns including compliance, while promoting product uptake. CONCLUSIONS: Industry-authored educational materials may promote industry interests, rather than nursing or patient agendas. Dependence on industry's information and product solutions may have unintended, negative consequences for nursing practice. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Though industry's educational materials present as convenient, helpful and evidence-based, they may serve to redirect care processes in ways that reinforce company goals rather than clinical priorities. Nurses should seek independent sources of continuing education where possible.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».