The Effects of Detailing on Prescribing Decisions under Two-Sided Learning
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question in pharmaceutical marketing management is: How does the effectiveness of detailing change when additional information on drugs is revealed via patients' experiences during the product lifecycle? To address this question, we develop a model of detailing and prescribing decisions which incorporates uncertainty about the quality of drugs. Our model assumes that not only physicians/patients, but also drug manufacturers are uncertain about the qualities of drugs, and a representative opinion leader is responsible for updating the prior belief about these qualities. Physicians are heterogeneous in their information sets, and drug manufacturers use detailing as a means to increase/maintain the measure of well-informed physicians. We explicitly model physicians' forgetting by allowing the measure of well-informed physicians to depreciate over time. We estimate our model using product level data of ACE-inhibitor with diuretic in Canada. Our estimation approach allows us to control for the potential endogeneity of detailing. The results show that our model is able to fit the diffusion pattern\nvery well, the effectiveness of detailing depends on the current information set and the measure of well-informed physicians, and the role of detailing-in-utility is minimal. Using our parameter estimates, we examine how a public awareness campaign, which encourages physicians/patients to report their drug experiences, would affect managerial incentives to detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».