Effect of pharmaceutical companies’ corporate reputation on drug prescribing intents in Romania
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the effect of pharmaceutical companies’ (PCs’) corporate reputation on drug prescribing intents. The aim is to determine the extent to which the PCs’ corporate reputation influences general practitioners’ (GPs’) drug prescribing intents. This research is based on quantitative analysis using structural equation modelling (SEM) on data collected from a sample of 177 Romanian GPs. The PCs’ corporate reputation contributes to build and maintain trust in their products, which in turn influences the GPs’ prescribing intents. PCs need to acknowledge that corporate reputation is a multi-dimensional construct and should focus their efforts accordingly. Indeed, our study shows that GPs’ favourable perception of the PCs’ medical representatives (MRs) has a strong impact on their drug prescribing intents. An investment in corporate social responsibility (CSR) would, therefore, be conducive to increasing a PCs’ corporate reputation capital. We constructed and tested a conceptual model to explain GPs’ prescribing intents by highlighting the influential relationships between different non-pharmaceutical variables. Our conceptual model integrates marketing concepts, such as consumer behaviour, the drug prescribing intention of GPs, as well as specific public relations concepts, corporate reputation, and corporate social responsibility.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».