Brand name or generic? What are the health professionals prescribed for treating diabetes? A longitudinal analysis of the National Health Insurance reimbursement database
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to explore whether physicians prescribe more brand-name oral hypoglycemic agents (OHA) for diabetic patients with medical training background (MP) than for general patients (GP). RESEARCH DESIGN AND METHODS: A longitudinal analysis of 1,000,000 National Health Insurance cohorts of 1998-2008 was conducted. Univariate and multivariate models were performed to assess the associations of the outcome (the ratio of brand-name/generic odds in the MP group to that in the GP group) and the covariates, including patient medical training background, characteristics of patient, prescriber, and medical settings, and market competition. A generalized estimating equation method was used to control the dependency of longitudinal data. RESULTS: A total of 46,850 diabetic patients were prescribed with 2,703,149 OHA prescriptions during the study period. Compared with GP, MP had 1.37 times greater odds of being prescribed with brand-name instead of generic OHA, among whom pharmacists and physicians had the highest odds ratios of 2.78 (95%CI, 1.05-7.36) and 1.68 (95%CI, 0.99-2.85), respectively. Patients' diabetes severity, prescribers' level of experience, medical settings that were publicly owned, had a higher accreditation level, and were located in a higher urbanized area, lower market competition, and earlier dates of prescription were positively associated with brand-name prescription. Among all medical sub-specialties, cardiologists were more likely to prescribe brand-name OHA. CONCLUSIONS: This study is the first to demonstrate how a patients' medical training background, in addition to the characteristics of patients, prescribers, and medical settings, and market competition might influence physicians' prescribing choice of brand-name or generic OHA.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».