Perceived Advantages and Disadvantages of Using Drug Samples in a University Hospital Center: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The distribution of drug samples is both permitted and a common practice in Canada and the US. The impact of this strategy on healthcare workers' opinions and habits is a reason for concern. OBJECTIVE: To evaluate the perceived advantages and disadvantages of using drug samples in a university hospital center. METHOD: An observational, descriptive case study was conducted in a 500-bed university hospital center between October 18 and November 1, 2007. To obtain feedback from the healthcare staff, our research team, which was made up of a physician, pharmacy resident, 2 pharmacists, and a student in health administration, designed a 26-question survey using a Likert scale (fully agree, partially agree, partially disagree, totally disagree, do not know). The questions focused on 8 different variables (rapid treatment initiation, free cost and availability, practicality of use, patient risk, pharmacist's role, impact on choice of treatment, storage and stock management, risk of pilfering). RESULTS: In total, 39 physicians, 18 medical residents, 17 medical clerks, 83 nurses, and 23 pharmacists working in various healthcare units and outpatient clinics (N = 180) agreed to take part in the survey and fill out the questionnaire. Generally speaking, there was a high degree of variation among the professional groups in their levels of agreement with the statements on the questionnaire. For example, 71% of the nurses, 43% of the physicians, 71% of the medical residents, and 36% of the medical clerks believed that drug samples encouraged treatment adherence, whereas only 17% of the pharmacists were of this opinion. CONCLUSIONS: Our results show that the perceived advantages and risks of using drug samples vary by healthcare provider group and in terms of exposure or nonexposure to their use. Concerned professionals must be provided with this information and strict measures must be instituted to ensure patient security.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».