Doctors taking bribes from pharmaceutical companies is common and not substantially reduced by an educational intervention: a pragmatic randomised controlled trial in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Incentive-linked prescribing, which is when healthcare providers accept incentives from pharmaceutical companies for prescribing promoted medicines, is a form of bribery that harms patients and health systems globally. We developed a novel method using data collectors posing as pharmaceutical company sales representatives to evaluate private doctors' engagement in incentive-linked prescribing and the impact of a multifaceted educational intervention on reducing this practice in Karachi, Pakistan. METHODS: We made a sampling frame of all doctors running for-profit, primary-care clinics and randomly allocated participants to control and intervention groups (1:1). The intervention group received a multifaceted seminar on ethical prescribing and reinforcement messages over 6 weeks. The control group attended a seminar without mention of ethical prescribing. The primary outcome was the proportion of participants agreeing to accept incentives in exchange for prescribing promoted medicines from data collectors posing as pharmaceutical company representatives, 3 months after the seminars. RESULTS: We enrolled 419 of 440 eligible participants. Of 210 participants randomly allocated to the intervention group, 135 (64%) attended the intervention seminar and of 209 participants allocated to the control group, 132 (63%) attended the placebo seminar. The primary outcome was assessed in 130 (96%) and 124 (94%) of intervention and control participants, respectively. No participants detected the covert data collectors. 52 control group doctors (41.9%) agreed to accept incentives as compared with 42 intervention group doctors (32.3%). After adjusting for doctors' age, sex and clinic district, there was no evidence of the intervention's impact on the primary outcome (OR 0.70 [95% CI 0.40 to 1.20], p=0.192). CONCLUSIONS: This first study to covertly assess deal-making between doctors and pharmaceutical company representatives demonstrated that the practice is strikingly widespread in the study setting and suggested that substantial reductions are unlikely to be achieved by educational interventions alone. Our novel method provides an opportunity to generate evidence on deal-making between doctors and pharmaceutical companies elsewhere.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».