Stem cell ‘therapy’ advertisements in China: Infodemic, regulations and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, in addition to the pandemic itself, a phenomenon called an 'infodemic'-defined by the World Health Organization as the spread of misleading information on the pandemic-has also gained attention. In the field of stem cell research, researchers and regulators have been fighting against false and misleading information, particularly advertisements for unproven and unauthorized stem cell-based interventions for decades. However, how existing legal and regulatory measures, which vary by country, can be employed to combat such false information is unclear. In this article, we examine the situation in China, where the spread of unauthorized stem cell 'therapies' has drawn patients from not only within China but also from abroad. First, we assess how and to what extent online advertisements promote unproven and unauthorized stem cell-based interventions directly to patients and prospective health consumers in China. Next, we survey the landscape for existing regulatory and administrative measures that may be used to combat false and misleading advertisements in this area. Finally, based on our analysis, we provide three main recommendations that may improve the effectiveness and efficiency of the regulatory measures in curtailing illegitimate advertising of unproven and unauthorized stem cell-based interventions in China. In conclusion, we also call for international collaboration among researchers and regulators in studying and strengthening regulations in this critical area that has so far been neglected in scholarly and policy discussions.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».