Networked narratives: Examining how Purdue Pharmaceuticals shaped public health policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
In 1996, Purdue Pharmaceutical's (Purdue) launched OxyContin, an opioid painkiller, with the largest marketing strategy in pharmaceutical history. Literature has now established that Purdue's marketing of OxyContin was a root cause of the current opioid crisis, responsible for over 600,000 deaths in and beyond North America. Guided by actor-network theory, this study conducted a document analysis and key informant interviews ( n = 18) to examine the processes through which Purdue constructed, mobilized, and embedded their marketing narratives in global health practice and policy environments. The data generated reveals Purdue's narrative, conveying that opioids are both safe and necessary for the treatment of pain, was constructed as a means of increasing the prescription of OxyContin, and therefore, shareholder profits. As reports of opioid dependence and overdose deaths began to rise in the early 2000s, Purdue added a second component to their narrative: that any misuse of prescription opioids was due to the personal failings of “drug addicts” rather than the company's product or actions. This narrative was then mobilized through recruiting key actors, including public relation firms and medical professionals, to reach physicians, policymakers, and the public. Through disseminating their narrative and embedding it in news articles, academic scholarship, and educational resources, Purdue successfully increased opioid acceptability and delayed policy responses to the opioid crisis. By embedding their narrative in public health fora, Purdue continues to have significant implications for global health policies and medical practices. By better understanding how Purdue mobilized and enrolled actors to deflect accountability from their corporate malfeasance, this study provides insight into how certain actors can exert disproportionate influence over regulatory, medical, and public domains.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».