Physicians’ loyalty to branded medicines in low-middle-income countries: A structural equation modeling
Notice bibliographique
Résumé
Objective As gatekeepers in health continuum, physicians play a pivotal role in persuading patients to consume a specific medicine, and their prescription behavior has a great effect on both healthcare costs and pharmaceutical markets. Taking the important role of physicians in healthcare system into account, in this study we have tried to empirically prioritize those factors that affect physicians’ loyalty behavior in prescribing branded medicines. Methods This research is grounded on a survey through which 437 specialist physicians were randomly invited to fill out the questionnaire of the survey. Structural Equation Modeling was performed to evaluate the research model and to test the research hypotheses. In addition to demographic section, six measures were used to evaluate the prescription behavior of physicians in terms of loyalty. Key findings The results revealed that there are some factors influencing physicians’ loyalty to branded medicines, among which professional influence is perceived to be the most important factor as compared with others. In contrast, the results rejected this hypothesis that promotional tools such as tangible rewards have a significant effect on physicians’ loyalty behavior. Conclusions The results contribute to the pharmaceutical companies endeavoring to develop fair, ethical, and effective marketing strategies to increase physicians’ loyalty to their products. Furthermore, by comparing the results of similar studies, this research has shed light on this fact that influencing factors on brand loyalty may be different across countries over the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».