Notice bibliographique
Résumé
Background: The influence of financial ties to pharmaceutical companies remains controversial.We aimed to assess a potential relationship between pharmaceutical payments and prescription patterns for degarelix and denosumab.Methods: Medicare Provider Utilization and Payment Data: Physician and Other Supplier Public Use File (Medicare B) data containing 2012 claims compared to OpenPayments (Sunshine Act) data for the second half of 2013.Urologists and medical oncologists who billed Medicare for degarelix or denosumab were cross-referenced in both databases and payments were aggregated into a consolidated dataset.Adjusted beneficiary count and total Medicare reimbursement were compared according to receipt of Sunshine payment, and an association between Sunshine payment amount and total Medicare reimbursement was also assessed.Results: Of the 160 prescribers of degarelix and 1507 prescribers of denosumab, 91 (57%) and 854 (57%) received Sunshine payment, respectively.Degarelix prescribers who received Sunshine payment had higher median total Medicare reimbursement ($13 257 vs. $9554; p=0.01).Denosumab prescribers who received Sunshine payment had both higher median adjusted beneficiary count (55 vs. 50, p & lt; 0.001) and median total Medicare reimbursement ($69 620 vs. $60 732, p & lt; 0.001).On multivariable analysis, both receipt of Sunshine payment (adjusted median difference $5844, 95% CI $937-$10 749) and oncology specialty (adjusted median difference $34 380, 95% CI $26 715-$42 045) were independently associated with total Medicare reimbursement for denosumab.Conclusions: In the case of degarelix and denosumab, there is a weak association between pharmaceutical company payments on prescribers' prescription behavior patterns.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,500 | 0,187 |
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 ».