Impact of Clinician Judgement on Formulary Committees’ Recommendations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In formulary committee deliberations, evidence for the efficacy of medications is often based on changes in the scale scores of patient-reported outcome measures. Our aim was to examine whether clinician judgement about the efficacy of medications for Alzheimer's disease, when added to scale score evidence, affects formulary committee members' recommendations about providing these medications under public insurance. METHODS: The study was conducted using mixed methods. In a survey of formulary committee members in Canada, 32 participants were presented with scenarios that outlined different levels of efficacy for a medication. For each scenario, participants were asked to specify their likelihood of recommending that the medication be provided under public insurance. Of the 32 participants, 23 agreed to take part in an interview to explain the survey results. Content analysis was used to elicit recurrent themes across the interviews. RESULTS: When a medication was disease modifying, use of clinician judgement increased the mean likelihood of recommending that the medication be provided under public insurance. Despite this, some participants felt formulary committees should not use clinician judgement because of risks of subjectivity and bias. However, other participants believed the addition of clinician judgement would enhance the clinical relevance of evidence that might otherwise be based entirely on changes in scale score. CONCLUSIONS: Clinician judgement about the efficacy of medications can influence formulary committee recommendations. This suggests the need for a new approach to govern the consideration of expert evidence during formulary committee deliberations.
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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 | 0,351 | 0,677 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».