“It Takes More than a Pill to Kill”: Professional Self-Control in the Opioid Epidemic
Notice bibliographique
Résumé
How professions regulate misconduct within their own ranks has come under increased scrutiny. Within the medical profession, the question of the efficacy of self-control has become especially pertinent considering the opioid crisis, where physicians’ over-prescribing behavior has been linked to overdose deaths. Existing theory suggests that professions may be lenient towards misconduct behind closed doors, but will discipline members guilty of misconduct when their behavior publicly casts the profession in a negative light. However, this latter insight has not been empirically tested. To understand how a profession regulates misconduct when the misconduct attracts increased public scrutiny, we gained access to a U.S. State’s Medical Board’s internal deliberations regarding how to discipline physicians guilty of overprescribing opioids. We found that even in the most egregious cases of physicians overprescribing opioids, the Board allowed most guilty physicians to keep their medical licenses. Our analysis uncovers how this leniency was produced in spite of heightened legislative and media attention on addressing the opioid epidemic in the State. We show that leniency was produced through three mechanisms: the bureaucracy within which the Board was enmeshed, a professional belief in rehabilitation, and personal feelings of sympathy towards offending physicians.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».