Measuring the Informative and Persuasive Roles of Detailing on Prescribing Decisions Andrew Ching ∗
Notice bibliographique
Résumé
In the pharmaceutical industry, measuring the importance of informative and persuasive roles of detailing is crucial for both drug manufacturers and policy makers. However, little progress has been made in disentangling between informative and persuasive roles of detailing. In this paper, we provide a new identification strategy to separately identify these two roles. Our key identification assumption is that the informative component of detailing is chemical specific while the persuasive component is brand specific. Our strategy is to focus on markets where some drug manufacturers engage in a co-marketing agreement. Under a co-marketing agreement, two companies market the same chemical under two different brand-names. With our identification assumption, the relative market share of these two brands, together with their individual detailing efforts, would allow us to measure the persuasive component of detailing. The total market share of the chemical, and the sum of the brand-specific detailing efforts for this chemical, would allow us to measure the informative component of detailing. To demonstrate our identification strategy, we estimate two structural models of detailing and prescribing decisions that have been used in the literature, using monthly product level data on sales, prices, and detailing minutes for ACE-inhibitor with diuretic in Canada. This market has three brandname
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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 | 0,011 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».