Pharmaceutical company responses to Canadian opioid advertising restrictions: A framing analysis
Notice bibliographique
Résumé
The pharmaceutical industry's promotion of opioids in North America has been well-documented. Yet despite the clear consequences of improperly classifying pharmaceutical company messaging and frequently permissive approaches that allow the pharmaceutical industry to self-regulate its own advertising, there has been scarce investigation to date of how pharmaceutical industry stakeholders interpret definitions of "advertising." This study explores how variations of "marketing" and "advertising" are strategically framed by the different actors involved in the manufacturing and distribution of pharmaceutical opioids. We employed a framing analysis of industry responses to Health Canada's letter to Canadian manufacturers and distributors of opioids requesting their commitment to voluntarily cease all marketing and advertising of opioids to health care professionals. Our findings highlight companies' continuing efforts to frame their messaging as "information" and "education" rather than "advertising" in ways that serve their interests. This study also calls attention to the industry's continual efforts to promote self-regulation and internal codes of conduct within a highly permissive federal regulatory framework with little concern for violations or serious consequences. While this framing often occurring out of public sight, this study highlights the subtle means through which the industry attempts to frame their promotion strategies away from "marketing". These framing strategies have significant consequences for the pharmaceutical industry's capacity to influence healthcare professionals, patients, and the general public.
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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 | 0,017 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».