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Enregistrement W2147450289 · doi:10.1345/aph.1p389

Physician Perceptions About Generic Drugs

2011· article· en· W2147450289 sur OpenAlexaboutno aff
William H. Shrank, Joshua N. Liberman, Michael A. Fischer, Charmaine Girdish, Troyen A. Brennan, Niteesh K. Choudhry

Notice bibliographique

RevueAnnals of Pharmacotherapy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineFamily medicineDescriptive statisticsLikert scaleGeneric drugLogistic regressionPerceptionPopulationQuarter (Canadian coin)Health careEnvironmental healthDrugInternal medicinePharmacologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With constrained health-care resources, there is a need to understand barriers to cost-effective medication use. OBJECTIVE: To study physician perceptions about generic medications. METHODS: Physicians used 5-point Likert scales to report perceptions about cost-related medication nonadherence, the efficacy and quality of generic medications, preferences for generic use, and the implications of dispensing medication samples. Descriptive statistics were used to assess physician perceptions and logistic regression models were used to evaluate predictors of physician perceptions. RESULTS: Among the invited sample, 839 (30.4%) responded and 506 (18.3%) were eligible and included in the final study population. Over 23% of physicians surveyed expressed negative perceptions about efficacy of generic drugs, almost 50% reported negative perceptions about quality of generic medications, and more than one quarter do not prefer to use generics as first-line medications for themselves or for their family. Physicians over the age of 55 years were 3.3 times more likely to report negative perceptions about generic quality, 5.8 times more likely to report that they would not use generics themselves, and 7.5 times more likely to state that they would not recommend generics for family members (p < 0.05 for all). Physicians reported that pharmaceutical company representatives are the most common (75%) source of information about market entry of a generic medication. Almost half of the respondents expressed concern that free samples may adversely affect subsequent affordability, yet two thirds of respondents provide free samples. CONCLUSIONS: A meaningful proportion of physicians expressed negative perceptions about generic medications, representing a potential barrier to generic use. Payors and policymakers trying to encourage generic use may consider educational campaigns targeting older physicians.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeQualitatif
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

Citations193
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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