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Enregistrement W2107227483 · doi:10.1287/mksc.1120.0743

Offering Pharmaceutical Samples: The Role of Physician Learning and Patient Payment Ability

2012· article· en· W2107227483 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMarketing Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSubsidyPaymentSample (material)Prescription drugBusinessSampling (signal processing)Investment (military)Product (mathematics)MarketingActuarial scienceMedical prescriptionMedicare Part DReimbursementMicroeconomicsIndustrial organizationEconomicsMedicineHealth careComputer scienceFinancePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physicians may learn about prescription drug effectiveness directly from the firm via detailing or from patient experience. Patient-mediated learning is aided by the use of free drug samples. The effective use of samples is hampered by a lack of understanding of its exact return on investment implications. We seek to fill this gap by incorporating the physician's sample allocation behavior in the firm's decision making. We uncover the following implications for firms as well as policy makers. First, we find that the optimal sampling level for a drug category is a nonmonotonic function of patient payment ability and the price of the drug. Second, an increase in the cost of samples can lead to an increase in sampling and a decrease in detailing when the physician's propensity to provide sample subsidies is high. Third, when future market growth is expected to be high (early stage product life cycle and/or chronic drugs) and sampling efficiency is low, the use of sampling is profitable for the firm but leads to lower market coverage than when sampling is disallowed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,252 · 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