Prioritizing Pharmaceutical Activities: A Simulation Exercise
Notice bibliographique
Résumé
New technologies, such as automated repackaging, robotic unit-dose cart-fill systems, and automated dispensing cabinets, have improved the efficiency, effectiveness, and quality of drug distribution systems. In addition, new pharmacy practice models have been introduced in which pharmacists accept responsibility and accountability for managing drug therapy (e.g., pharmaceutical care, medica tion therapy management). There is an abundance of evidence regarding the benefits of many pharmacy services for the quality and effectiveness of health care, 4-8 but the uptake of many evidence-based services has been slow and incomplete. As such, there is a relative paucity of literature about the decisionmaking processes that pharmacy managers and practitioners use to prioritize the pharmacy services that they provide. Given that available human and financial resources are limited, it is important for pharmacy managers and others in the profession to identify and understand the basis for their prioritization decisions. More specifically, they need to understand if the portfolio of services provided by a particular pharmacy depart ment is evidence-based, preference-based, or a result of random opportunities that have arisen in the hospital. A simulation exercise was developed to examine how hospital pharmacy managers make prioritization decisions. The primary objective of the exercise was to examine the con sistency of pharmacy managers’ prioritization decisions in a simulated environment with constraints on available resources. The secondary objective was to rank the factors influencing prioritization decisions and to compare individuals’ and teams’ rankings of these factors. METHODS
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».