Accountability in the Aftermath of OxyContin: A Network Analysis of Global Health Systems
Notice bibliographique
Résumé
The opioid crisis has been recognized by scholars as one of the most pressing public health crises of our time. This crisis, responsible for more than 600,000 deaths globally and currently progressing at a rate of 100,000 deaths per year, was catalyzed by Purdue Pharmaceuticals (Purdue) and their mislabeling and mass-marketing of OxyContin, an opioid painkiller. Though Purdue is currently facing legal action in Canada and the United States, the international arm of the company, Mundipharma, is operating in over 122 countries including Brazil, China, Columbia, and Peru. To better understand the global health systems that govern transnational pharmaceutical companies like Purdue, this case study employs Actor-Network Theory and feminist Science and Technology Studies to 1) map the actor-networks involved in responding to the harms caused by Purdue; 2) explore how Purdue’s marketing narratives were constructed, mobilized and embedded in global health practices and policy environments; and 3) examine how accountability for the harms caused was enacted in and by global health systems. Data was generated from peer-reviewed and grey literature (n=36) and key informant interviews (n=18) with healthcare providers, attorneys, scholars, regulators, and industry representatives. Across three interrelated manuscripts, findings highlight the complex interplay between transnational pharmaceutical companies, regulatory bodies, public health, and global health systems. This study provides critical insight into how corporate narratives are constructed, mobilized, and embedded in health systems to shape policy and practice. Finally, this analysis identifies and critically examines the multiple co-existing social, political, and legal networks mobilized to enact accountability for the harms caused by Purdue. Through this in-depth examination of the multifaceted interactions involved in global health and pharmaceutical systems, this dissertation advances understandings of the diverse actors, relationships, and resources mobilized within global health accountability systems. These findings emphasize the need to prioritize stronger integrated and coordinated accountability mechanisms that leverage resources and strengths across sectors to safeguard public health and better hold transnational pharmaceutical companies, like Purdue, accountable for the harms they cause.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».