Association Between Drug Characteristics and Manufacturer Spending on Direct-to-Consumer Advertising
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».