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Enregistrement W4319334392 · doi:10.1001/jama.2022.23968

Association Between Drug Characteristics and Manufacturer Spending on Direct-to-Consumer Advertising

2023· article· en· W4319334392 sur OpenAlexaboutno aff
Michael J. DiStefano, Jenny M. Markell, Caroline C. Doherty, G. Caleb Alexander, Gerard F. Anderson

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésDirect-to-consumer advertisingMedicineBeneficiaryPrescription drugFood and drug administrationMedical prescriptionAdvertisingDrugMarketingFamily medicineEnvironmental healthBusinessFinancePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Some drugs are heavily marketed through direct-to-consumer advertising. Objective: To identify drug characteristics associated with a greater share of promotional spending on advertising directly to consumers. Design, Setting, and Participants: Exploratory cross-sectional analysis of drug characteristics and promotional spending for the 150 top-selling branded prescription drugs in the US in 2020 as identified from IQVIA National Sales Perspectives data. Promotional spending data were provided by IQVIA ChannelDynamics. Exposures: Drug characteristics (total 2020 sales; total 2020 promotional spending; clinical benefit ratings; number of indications, off-label use; molecule type; nature of condition treated; administration type; generic availability; US Food and Drug Administration [FDA] approval year, World Health Organization anatomical therapeutic chemical classification; Medicare annual mean spending per beneficiary; percent sales attributable to the drug; market size; market competitiveness) assessed from health technology assessment agencies (France's Haute Autorité de Santé and Canada's Patented Medicine Prices Review Board) and drug data sources (Drugs@FDA, the FDA Purple Book, Lexicomp, Merative Marketscan Research Databases, and Medicare Spending by Drug data). Main Outcomes and Measures: Proportion of total promotional spending allocated to direct-to-consumer-advertising for each drug. Results: The 2020 median proportion of promotional spending allocated to direct-to-consumer advertising was 13.5% (IQR, 1.96%-36.6%); median promotional spending, $20.9 million (IQR, $2.72-$131 million); and median total sales, $1.51 billion (IQR, $0.97-$2.26 billion). Of the 150 best-selling drugs, 16 were missing data and key covariates; therefore, the primary study sample comprised 134 drugs. After adjustment for multiple drug characteristics, the mean proportion of total promotional spending allocated to direct-to-consumer advertising for the remaining 134 drugs was an absolute 14.3% (95% CI, 1.43%-27.2%; P = .03) higher for those with low added clinical benefit than for those with high added clinical benefit and an absolute 1.5% (95% CI, 0.44%-2.56%; P = .005) higher for each 10% increase in total sales. Conclusions and Relevance: Among top-selling US drugs in 2020, a rating of lower added benefit and higher total drug sales were associated with a higher proportion of manufacturer total promotional spending allocated to direct-to-consumer advertising. Further research is needed to understand the implications of these findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,241
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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