Constructing Opioid Legitimacy: The Canadian Pain Task Force's Framing of the Overdose Crisis.
Notice bibliographique
Résumé
The opioid overdose crisis has become a global public health emergency, claiming more than 100,000 lives each year. In North America, shifting opioid prescribing practices in response to the crisis have profoundly affected people living with chronic pain, who now face reduced access to prescription opioids. Against this backdrop, pain stakeholders have become increasingly active in policymaking arenas to shape how opioids and pain are understood. This study examines the Canadian Pain Task Force (CPTF) - a federal advisory body charged with creating a national pain strategy - by analyzing its reports, public and patient consultations, and internal documents. Through qualitative framing analysis, we find that stakeholders overwhelmingly depicted the overdose crisis as the result of illicit and irresponsible opioid use, while positioning stigma as both a driver and consequence of the crisis that compounded the challenges faced by people with chronic pain. From these problem definitions flowed policy proposals centered on expanding opioid access, reducing stigma, and advancing patient-centered care. These findings demonstrate how pain stakeholders shape, and are simultaneously shaped by, opioid policy debates - with consequences for both overdose prevention and chronic pain management.
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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 | 0,028 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,056 |
| Communication savante | 0,021 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».