Quality of advertisements for prescription drugs in family practice medical journals published in Australia, Canada and the USA with different regulatory controls: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess if different forms of regulation lead to differences in the quality of journal advertisements. DESIGN: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: Thirty advertisements from family practice journals published from 2013 to 2015 were extracted for three countries with distinct regulatory pharmaceutical promotion systems: Australia, Canada and the USA. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Advertisements under each regulatory system were compared concerning three domains: information included in the advertisement, references to scientific evidence and pictorial appeals and portrayals. An overall ranking for advertisement quality among countries was determined using the first two domains as the information assessed has been associated with more appropriate prescribing. RESULTS: Advertisements varied significantly for number of claims with quantitative benefit (Australia: 0.0 (0.0-3.0); Canada: 0.0 (0.0-5.0); USA: 1.0 (0.0-6.0); p=0.01); statistical method used in reporting benefit (relative risk reduction, absolute risk reduction and number needed to treat; Australia: 6.7%, n=2; Canada: 10.0%, n=3; USA: 36.6%, n=11; p=0.02); mention of adverse effects, warnings or contraindications (Australia: 13.3%, n=4; Canada: 23.3%, n=7; USA: 53.3%, n=16; p=0.002); equal prominence between safety and benefit information (Australia: 25.0%, n=1; Canada: 28.6%, n=2; USA: 75.0%, n=12; p=0.04); and methodological quality of references score (Australia: 0.4150 (0.25-0.70); Canada: 0.25 (0.00-0.63); USA: 0.25 (0.00-0.75); p<0.001). The USA ranked first, Canada second and Australia third for overall quality of journal advertisements. Significant differences for humour appeals (Australia: 3.3%, n=1; Canada: 13.3%, n=4; USA: 26.7%, n=8; p=0.04), positive emotional appeals (Australia: 26.7%, n=8; Canada: 60.0%, n=18; USA: 50.0%, n=15; p=0.03), social approval portrayals (Australia: 0.0%, n=0; Canada: 0.0%, n=0; USA: 10.0%, n=3; p=0.04) and lifestyle or work portrayals (Australia: 43.3%, n=13; Canada: 50.0%, n=15; USA: 76.7%, n=23; p=0.02) were found among countries. CONCLUSIONS: Different regulatory systems influence journal advertisement quality concerning all measured domains. However, differences may also be attributed to other regulatory, legal, cultural or health system factors unique to each country.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».