Mapping Ghost Management in Medical Research and Public Health. Poster presented at PODC2018
Notice bibliographique
Résumé
This poster was presented at the Preventing Overdiagnosis Conference (PODC) 2018. Title: Mapping Ghost Management in Medical Research and Public Health Catherine Riva, Serena Tinari, Re-Check Poster + Conversation Category: Other - Developing tools to investigate and identify the stakes that may lead to overdiagnosis and too much medicine Objectives: At the Preventing Overdiagnosis Conference 2017, Marc-André Gagnon (Carlton University, Ottawa) built on the concept of ghost management in science (Sergio Sismondo) to develop a reflection on corporate capture and institutional corruption in the biopharmaceutical sector. He postulates that because of the current business model, the activity of pharmaceutical firms is more oriented towards producing influence on medical knowledge and social determinants of value, than towards producing innovative treatments. We wanted to verify the validity of this hypothesis by mapping the strategies and issues highlighted in three long-form Re-Check investigations on 3rd and 4th generation oral contraceptives, systematic breast cancer screening and HPV vaccines. Method: Search for documents as well as for scientific and mainstream publications, FoIA requests, journalistic investigative methods, Re-Check evaluation grids and mapping tools. Results: The mapping of our investigations confirms the hypothesis put forward by Gagnon. Our maps show ghost management at work in the case of these three health measures targeting healthy girls and women. Ghost management is practiced by the pharmaceutical industry, but also by other players in the health system (health authorities, regulatory authorities, research centers, NGOs) as soon as the stakes reach a critical size. Our maps illustrate how this “new model of science (…) drawing its authority from traditional academic science” (Sismondo) is an effective strategy for capturing the different levels identified by Gagnon: science, regulation, market, health professions, media, technology and civil society. Conclusions: Re-Check mapping highlighting ghost management currently at work in medical research and public health confirms Gagnon’s hypothesis (Sismondo’s concept). Such methods deserve to be developed, enriched, validated and applied by academic research. They should also become part of an evaluation grid used by journalists investigating pharmaceutical companies and health system’s players: organizations devoted “to influence ideas and social structures in a way that maximizes commercial value” (Gagnon) and strengthens their position. The more investigations and academic research document the phenomenon, the better it may enable to develop solutions and transform institutional structures and medical practices to stem this endemic corruption.
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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 | 0,025 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,006 |
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 ».