How the Suboxone Education Programme presented as a solution to risks in the Canadian opioid crisis: a critical discourse analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pharmaceutical industry involvement in medical education, research and clinical practice can lead to conflicts of interest. Within this context, this study examined how the 'Suboxone Education Programme', developed and delivered by a pharmaceutical company as part of a federally regulated risk management program, was presented as a solution to various kinds of risks relating to opioid use in public documents from medical institutions across Canada. SETTING: These documents were issued during the Canadian opioid crisis, a time when the involvement of industry in health policy was being widely questioned given industry's role in driving the overprescribing of opioid analgesics and contributing to population-level harms. DESIGN: A critical discourse analysis of 69 documents collected between July 2020 and May 2021 referencing the Suboxone Education Program spanning 13 years (2007-2021) from medical, nursing and pharmacy institutions sourced from every Canadian province and territory. Discursive themes were identified through iterative and duplicate analyses using a semistructured data extraction instrument. RESULTS: Documents characterised the Programme as addressing iatrogenic risks from overprescribing opioid analgesics, environmental risks from a toxic street drug supply and pharmacological risks relating to the dominant therapeutic alternative of methadone. The programme was identified as being able to address these risks by providing mechanisms to surveil healthcare professionals and to facilitate the prescribing of Suboxone. Medical institutions legitimised the Suboxone Education Programme by lending their regulatory, epidemiological and professional authority. CONCLUSIONS: Addressing risk is considered as a central, moral responsibility of contemporary healthcare services. In this case, moral imperatives to address opioid crisis-related risks overrode other ethical concerns regarding conflicts of interest between industry and public welfare. Failing to address these conflicts potentially imperils efforts of mitigating population health harms by propagating an important driving force of the opioid crisis.
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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 | 0,033 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,045 |
| Communication savante | 0,022 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| 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 ».