Preferences for ‘New’ Treatments Diminish in the Face of Ambiguity
Notice bibliographique
Résumé
New products usually offer advantages over existing products, but in health care, most new drugs are 'me-too', comparable in effectiveness and side effects to existing drugs, but with a more ambiguous evidence base around adverse effects. Despite this, new treatments drive increased health care spending, suggesting a preference for 'newness' in this setting. We explore (1) whether preferences for treatments labeled 'new' exist and (2) persist once the ambiguity in the evidence base reflecting newness is described. We use a Canadian general population sample (n = 2837) characterized by their innovativeness in adopting new products in normal markets. We found that innovators/early adopters (n = 173) had significant preferences for 'newer' treatments (B = 0.162, p = 0.038) irrespective of comparable benefits and side effects and all respondents had significant preferences for less ambiguity in benefit/side effect estimates. Notably, when 'newness' was combined with ambiguity, no significant preferences for new treatments were observed regardless of respondent innovativeness. We conclude that preferences for new products exist for some people in health care markets but disappear when the implication of ambiguity in the evidence base for new treatments is communicated. Physicians should avoid describing treatments as 'new' or be mindful to qualify the implications of 'new' treatments in terms of evidence ambiguity. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».