Physician Network Connections Associated With Faster De-Adoption of Dronedarone for Permanent Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physicians’ professional networks are an important source of new medical information and have been shown to influence the adoption of new treatments, but it is unknown how physician networks impact the de-adoption of harmful practices. Methods: We analyzed changes in physicians’ use of dronedarone after the PALLAS trial (Palbociclib Collaborative Adjuvant Study; November 2011) showed that dronedarone increased the risk of death from cardiovascular events among patients with permanent atrial fibrillation. Deidentified administrative claims from the OptumLabs Data Warehouse were combined with physicians’ demographic information from the Doximity database and publicly available data on physicians’ patient-sharing relationships compiled by the Centers for Medicare and Medicaid Services. We used a linear probability model with an interrupted linear time trend specification to model the impact of the PALLAS trial on physicians’ dronedarone usage between 2009 and 2014. Results: Before the PALLAS trial, the use of dronedarone was increasing by 0.22 percentage points per quarter (95% CI, 0.19–0.25) in our Medicare Advantage sample (N=343 429 patient-quarter observations) and 0.63 percentage points per quarter (95% CI, 0.52–0.75) in our commercially insured sample (N=44 402 patient-quarter observations). After the PALLAS trial and subsequent United States Food and Drug Administration black box warning, physicians in the Medicare Advantage sample with an above-median number of network connections to other physicians decreased their quarterly usage of dronedarone by 0.12 percentage points more per quarter (95% CI, −0.20 to −0.04; P =0.031) than physicians with equal to or below the median number of network connections. Similar patterns existed in the commercially insured sample ( P =0.0318). Conclusions: After controlling for a wide range of patient, physician, and geographic characteristics, physicians with a greater number of network connections were faster de-adopters of dronedarone for patients with permanent atrial fibrillation after the PALLAS trial and subsequent United States Food and Drug Administration black box warning detailed the harmfulness of dronedarone for these patients. Policies for improving physicians’ responsiveness to new medical information should consider utilizing the influence of these important professional network relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».