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Enregistrement W4407406145 · doi:10.1164/rccm.202406-1267rl

Association between Industry Payments and Prescription of Inhaled Medications

2025· letter· en· W4407406145 sur OpenAlexaff
Hasan Nadeem, Lucas M. Donovan, Laura C. Feemster, David H. Au, William B. Feldman, Kevin I. Duan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineMedical prescriptionPaymentAssociation (psychology)Intensive care medicineEnvironmental healthPharmacologyFinanceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Physician Payments Sunshine Act, enacted in 2010, requires pharmaceutical and medical device firms to publicly report payments made to clinicians, including payments for food, travel, and research (1).The Open Payments Program has cataloged these payments since 2013 (2).Prior studies demonstrate that industry payments impact prescribing across a variety of specialties and drug classes (3).However, comparatively less is known about drug-device combinations, such as inhalers for asthma and chronic obstructive pulmonary disease.Drug-device combinations contain active pharmaceutical compounds that are sold with their delivery devices (4).Many, including inhalers, face substantial brand-brand competition and require significant education by clinicians about proper technique.As such, the relationship between prescribers and inhaler manufacturers may differ from other medications because of strong clinician and/or patient preferences for specific drug-device combinations.We used Open Payments and Medicare data to test whether manufacturer payments made to clinicians are associated with prescription of manufacturer-specific inhalers.Methods

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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