Réglementation pharmaceutique au Canada et prescription inadéquate de médicaments : le cas des psychotropes dans les années 60 et au début des années 70
Bibliographic record
Abstract
Le processus d'approbation des médicaments joue un rôle déterminant dans la façon dont les médicaments sont prescrits au Canada. Cet article examine la nature de la réglementation du processus d'approbation, les décisions qui en découlent, la manière dont ces dernières s'expriment dans la publicité pharmaceutique, et l'impact ultime de ces facteurs sur la prescription des psychotropes en général, et plus particulièrement, des benzodiazépines. Un grand nombre de preuves empiriques portent à croire que les benzodiazépines ont été approuvées à la suite d'essais cliniques inadéquats, entraînant la prescription de ces médicaments pour des états où ils s'avéraient inefficaces et ce, sans tenir compte de certaines mesures de sécurité importantes. Ces déficiences du processus de réglementation ont été amplifiées dans la publicité s'adressant aux médecins, contribuant ainsi à une prescription inappropriée dans quatre cas : la prescription pour des problèmes d'ordre psychosocial, la prescription excessive pour la somatisation, pour les femmes et pour les troubles d'anxiété. Le processus d'approbation présente encore plusieurs lacunes et elles continueront de se manifester par une prescription inadéquate de psychotropes et d'autres médicaments.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".