Preventable Drug-related Morbidity Indicators in the U.S. and U.K.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To qualitatively describe differences between a series of preventable drug-related morbidity (PDRM) indicators in the United States (U.S.) and the United Kingdom (U.K.), after transfer from the U.S. to the U.K. health care setting. METHODS: A preliminary validation was undertaken of the U.S.-derived indicators within the University of Manchester School of Pharmacy, followed by a 2-round Delphi questionnaire of a sample of general practitioners (n=6) and primary care pharmacists (n=10). The main outcome measures were (1) relevance of the U.S. indicators to U.K. primary care prescribing as determined by preliminary validation and (2) the establishment of consensus among the Delphi participants that an indicator represented PDRM. RESULTS: After preliminary validation, 7 of the U.S. indicators and a part of 2 indicators were considered of insufficient relevance to take any further part in the validation process. A further 18 of the U.S.-derived indicators failed to achieve consensus as PDRMs by the U.K. Delphi panel. At the end of the validation process, 19 indicators remained. CONCLUSIONS: Many of the U.S.-derived indicators lacked relevance in the U.K. due to differences in transatlantic clinical practice. In addition, there may be differences in the philosophical viewpoints of health professionals practising in the U.S. and the U.K. In practice, it is therefore inappropriate to transfer quality indicators of this nature directly from the U.S. to the U.K. However, if some form of validation process is undertaken, indicators derived in one health care setting appear to provide a very useful starting point for those developed in another.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».