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Enregistrement W2075534100 · doi:10.1258/135581903322403317

The economics of direct-to-consumer advertising of prescription-only drugs: prescribed to improve consumer welfare?

2003· article· en· W2075534100 sur OpenAlexaff
Steven G. Morgan, Barbara Mintzes

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensVancouver Hospital and Health Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionDirect-to-consumer advertisingPrescription drugAdvertisingWelfareConsumer welfareBusinessMarketingFunction (biology)DrugEconomicsMedicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to economic theory, one might expect that the informational content of direct-to-consumer advertising of prescription-only drugs would improve consumers' welfare. However, contrasting the models of consumer and market behaviour underlying this theory with the realities of the prescription-only drug market reveals that this market is distinct in ways that render it unlikely that advertising will serve an unbiased and strictly informative function. A review of qualitative evidence regarding the informational content of drug advertising supports this conclusion. Direct-to-consumer prescription drug advertising concentrates on particular products, and features of those products, to the exclusion of others, and the information provided has frequently been found to be biased or misleading in regulatory and academic evaluations. Governments that have so far resisted direct-to-consumer advertising should invest in independent sources of evidence that could help consumers and professionals to better understand the risks and benefits of treating disease with alternative drug and non-drug therapies, rather than permitting direct-to-consumer prescription drug advertising.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,230
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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