Inductive Risk and OxyContin: The Ethics of Evidence and Post-Market Surveillance of Pharmaceuticals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The argument from inductive risk claims that judgments about the moral severity of errors are relevant to decisions about what should count as sufficient evidence for accepting claims. While this idea has been explored in connection with evidence required for the approval of pharmaceuticals, the role of inductive risk in the post-approval process has been largely neglected. In this article, we examine the ethics of inductive risk in connection with revisions to the product monograph for OxyContin in Canada, which understates the risks of addiction and abuse associated with this drug. Using the concept of inductive risk, we consider what evidence should have been sufficient for Health Canada (HC) to revise the product monograph for OxyContin. Given the stakes involved, we argue that a less strict standard of evidence would have been appropriate, yet HC in fact took the opposite course, insisting upon a higher standard of evidence than it normally requires. In addition to providing a novel perspective on the opioid crisis in Canada, this article contributes to existing philosophical work by demonstrating that inductive risks in the post-approval stage are important and linked to pre-approval inductive risks.
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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 | 0,067 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,053 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».