Gestion des ruptures d’approvisionnement de médicaments : perspectives en France, aux États-Unis et au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Les premiers ecrits sur les ruptures d’approvisionnement de medicaments datent des annees soixante-dix. Si les ruptures d’approvisionnement de medicaments ont fait partie de la realite de la pratique pharmaceutique depuis plusieurs decennies, elles sont devenues une preoccupation quotidienne des pharmaciens dans les annees deux mille et ont depasse les frontieres de la litterature pharmaceutique. Des societes savantes americaines et canadiennes ont notamment produit des lignes directrices afin que les professionnels de la sante encadrent le suivi de ces ruptures d’approvisionnement de medicaments. TIl existe de nombreuses causes de ruptures d’approvisionnement de medicaments, et la plupart de ces causes touchent plus d’une partie prenante, notamment les fabricants de matieres premieres, les fabricants de medicaments, les grossistes, les groupes d’achats, les prescripteurs, les pharmaciens hospitaliers et communautaires et surtout les patients. Une diffusion complete, accessible a tous et en temps reel, des donnees relatives aux ruptures d’approvisionnement (c.-a-d. etat de tous les produits en rupture de stock et retires du marche) peut contribuer a une gestion plus securitaire de ces evenements pouvant etre a l’origine d’erreurs medicamenteuses. La connaissance d’un risque de rupture d’approvisionnement permet d’informer les prescripteurs et ainsi d’avoir des prescriptions de sortie ou en ambulatoire comportant une solution de remplacement previsible, permettant un gain de temps et une diminution de l’angoisse des patients. Dans cette perspective, nous decrivons les obligations juridiques et les principaux sites web publics disponibles en France, aux Etats-Unis et au Canada pour la diffusion de l’etat des ruptures d’approvisionnement de medicaments (tableau 1). Nous nous sommes limites a trois pays afin d’avoir une comparaison entre le Canada et deux autres systemes reglementaires en Amerique et en Europe. METHODE
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».