“There are ways … drug companies will get into DTC decisions”: How Australian drug and therapeutics committees address pharmaceutical industry influence
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: One tool for protecting quality use of medicines in hospitals is a drug and therapeutics committee (DTC) that oversees medicines availability. Pharmaceutical industry marketing to prescribers is associated with less appropriate prescribing and increased costs. There is little data on decision-making practices of DTCs so it is unknown whether or how they might be vulnerable to pharmaceutical industry influence. This project explores DTC decision-making with a focus on how pharmaceutical industry influence on access and use of medicines is identified and managed. METHODS: We used a qualitative methodology with individual interviews of 29 participants who were current or recent members of public hospital DTCs across New South Wales, Australia. Participants included medical, pharmacy and nursing staff and 1 citizen. Committees were linked to specific hospitals or regions, and some were affiliated with paediatric, neonatal, rural or mental health services. RESULTS: Drug committee processes for oversight of medicines in public hospitals are vulnerable to pharmaceutical industry influence at several points. Applications for formulary additions are sometimes initiated and completed by company representatives. Conflict of interest disclosures among applicants and committee members may be incomplete. In some institutions, medicines are available from pharmaceutical companies without committee review, including through free samples and industry-supported medicines access programmes. Participants noticed the presence and impact of pharmaceutical company marketing activities to local clinicians, resulting in increased prescriber demand for products. CONCLUSION: Improved DTC practices and review of hospital policies concerning pharmaceutical marketing activities might preserve the independence of evidence-based decision-making for safe, cost-effective prescribing.
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 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 | 0,161 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,033 |
| Communication savante | 0,023 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».