Ethics of Pirated Drug Use and How do You Deal with it in Your Practice
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 13 years, I have examined some 150 ethical issues that arise in veterinary medicine, either directly in my Canadian Veterinary Journal column or in the ethics column I edit for the Veterinary Forum. While some of these issues represent true dilemmas, with strong arguments that can be marshalled on each side, many others are quite straightforward and their ethical resolution is unambiguous. I cannot think of a better example of an issue with clear ethical resolution than the one facing us in this discussion-the use of counterfeit (pirated) drugs where veterinarians dispense copies of established veterinary drugs. The basic reason this is a problem is that drugs compounded from bulk ingredients-unlike the branded (FDA approved) products or approved US generic equivalents-do not undergo FDA approved testing for safety and efficacy, and are not produced under conditions that conform to FDA's Good Manufacturing Practices. In my view, dispensing such drugs, as done by many veterinarians to increase profit well above what they can make with approved drugs, violates every sort of moral obligation inherent in veterinary medical ethics.
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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 | 0,054 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,032 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».