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Enregistrement W3094757680 · doi:10.22541/au.160327830.02785144/v1

The iatrogenic opioid crisis: an example of “institutional corruption of pharmaceuticals”?

2020· preprint· en· W3094757680 sur OpenAlexaff
Michael Makhinson, Shashikant Seshia, Bryan C. Young, Preston H. Smith, Kent Stobart, Indra Neil Guha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePsychosocialBusinessPublic relationsLanguage changePolitical scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Prescribed opioids are major contributors to the current international public health opioid crisis. Such iatrogenic calamities usually result from collective decision failures of healthcare organizations rather than solely of individual organizations or professionals. Findings from a system-wide safety analysis of the iatrogenic opioid crisis that includes roles of pertinent healthcare organizations may help avoid or mitigate similar future tragedies. In this exploratory study, we report on such an analysis. Methods Root cause analysis, incorporating recent suggestions for improvement, was used to retrospectively identify possible causal factors from the literature. Based on their mandated roles and potential influences to prevent or mitigate the iatrogenic crisis, relevant organizations were grouped and stratified from most to least influential. Results The analysis identified a chain of multiple interrelated causal factors within and between organizations. The most influential organizations were: pharmaceutical, political and drug regulatory; next: experts and their related societies, and publications. Less influential: accreditation, professional licensing and regulatory, academic and healthcare funding bodies. Collectively, their views and decisions influenced prescribing practices of frontline healthcare professionals and advocacy groups. Financial associations between pharmaceutical and all other organizations/groups were common. Ultimately, patients were adversely affected. There was a complex association with psychosocial variables. Limitations Our analysis suggests associations not causality. Conclusions The iatrogenic crisis has multiple intricately linked interacting roots. The major catalyst: pervasive pharma-linked financial conflicts of interest (CoIs) involving most of the other healthcare organizations. These extensive financial CoIs were likely triggers for a cascade of erroneous decisions and actions that adversely affected patients. The actions and decisions of pharma ranged from unethical to illegal. The iatrogenic opioid crisis exemplifies widespread “institutional corruption of pharmaceuticals.”

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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