Systematic assessment of opioid advertisements in general medical journals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically examine the content of opioid-related advertisements. DESIGN: Content analysis and quantitative assessment. SETTING: North America. PARTICIPANTS: . MAIN OUTCOME MEASURES: Number of advertisements, nature of the claims made, and quality of cited evidence in the advertisements. RESULTS: Opioid advertisements composed 89 of the 3173 pharmaceutical advertisements in 210 journal issues searched. Seventy-three advertisements were able to be obtained for analysis. Thirty-four (46.6%) did not mention the addictive potential of opioids, and 54 of 73 (74.0%) did not mention the possibility of death. All referenced studies in advertisements were funded by pharmaceutical organizations or had pharmaceutical company employees as authors. No advertisements cited high-quality evidence. CONCLUSION: Many claims of the effectiveness and safety of opioids were published in medical journals through advertisements. Advertisements did not usually mention key negative information about opioids. Although the extent to which these advertisements directly influenced the development of the opioid crisis in North America is unknown, the marked omission of important detrimental effects of opioids may have played a role. Further efforts to restrict opioid marketing may be warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».