The Celebrity Effect: How Social Media Changed Ozempic Utilization by Medicaid Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recently, glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 agonists), a drug class used to treat Type 2 Diabetes, has gained popularity on social media for cosmetic weight loss. Celebrity endorsement of Ozempic, brand name of GLP-1 agonist semaglutide, has increased public demand and caused supply shortages. However, effects on Medicaid patients, who use Ozempic for diabetes, have yet to be investigated. Methods: We sourced publicly available drug utilization datasets from Medicaid.gov. Nationwide Medicaid reimbursement data for Ozempic, Wegovy (another brand name of semaglutide), and Jardiance (different diabetes medication drug class) were extracted for 2021, 2022, and 2023. Rates of change per quarter per calendar year were calculated, and two-tailed student’s paired T-tests were conducted. Results: Social media promotions for Ozempic largely began 2022Q4 (Oct 1-Dec 31). Medicaid Ozempic utilization prior to 2022Q4 were significantly different from Jardiance regarding reimbursed units, number of prescriptions, total amount, and Medicaid amount (p0.05), potentially correlating with a difference in publicity for weight loss use compared to Ozempic. Conclusion: This study strongly suggests that social media has impacted Ozempic usage spanning different socioeconomic classes nationwide. Plastic surgeons with aesthetic services should be conscientious of the downstream effects of prescribing cosmetic weight loss drugs and manage patient expectations accordingly as social media continues to drive public demand.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».