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Enregistrement W4386865045 · doi:10.1136/bmj-2023-076173

Unethical pharmaceutical marketing: a common problem requiring collective responsibility

2023· article· en· W4386865045 sur OpenAlexaboutno aff
Shai Mulinari, Piotr Ozierański

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésPharmaceutical industryJurisdictionPharmaceutical marketingAgency (philosophy)SanctionsMedical prescriptionBusinessAppealPublic relationsMarketingLawPolitical scienceMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shai Mulinari and Piotr Ozieranski argue healthcare professionals and organisations should respond more forcefully to unethical marketing and support stronger regulatory action The marketing practices used by pharmaceutical companies have been a longstanding concern,12 with controversial techniques including the use of medical opinion leaders and third parties such as patient advocacy groups. In many jurisdictions, including Europe,3 Japan,4 Canada,5 and Australia,6 marketing by pharmaceutical companies is largely regulated by the industry itself, based on codes of practice drawn up by national industry trade groups. The UK has one of the most advanced and extensively studied self-regulatory systems in Europe78910 and globally (box 1).34 Box 1 ### UK’s pharmaceutical industry self-regulation Oversight of prescription drug marketing in the UK is delegated by the medicines and medical device regulator, the Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency (MHRA), to the industry trade group, the Association of the British Pharmaceutical Industry (ABPI), and its self-regulatory body, the Prescription Medicines Code of Practice Authority (PMCPA).7 The PMCPA’s jurisdiction is accepted by virtually all drug companies operating in the UK, including about 70 ABPI members and over 60 non-members that follow the ABPI code voluntarily.11 #### PMCPA sanctions Companies found to be in breach of the ABPI code are required to pay “administrative charges” to contribute to the costs of processing complaints.11 These charges, which are explicitly defined as not being fines, are typically £3500 but increase to £12 000 if an appeal against a ruling is unsuccessful. In cases of more serious wrongdoing, the PMCPA can publicly reprimand a company or require it to issue a corrective statement. For both sanctions the company pays the cost of advertising these in medical ( The BMJ ), pharmaceutical ( Pharmaceutical Journal ), and nursing ( Nursing Standard ) publications. The PMCPA can also request compulsory audit of a … RETURN TO TEXT

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,093
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0930,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0180,093
Communication savante0,0310,040
Science ouverte0,0060,028
Intégrité de la recherche0,0360,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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.

Tête enseignante Opus0,551
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,060 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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