Independent prescribing by hospital pharmacists: Patterns and practices in a Canadian province
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Results of a survey to determine the frequency of prescribing by Canadian hospital pharmacists with independent prescribing authority are reported. METHODS: A Web-based questionnaire was used to collect data on the prescribing activities of a designated group of hospital-affiliated pharmacists in the province of Alberta who had been granted "additional prescribing authorization" (APA) through a peer-review process and were providing clinical pharmacy services in inpatient and/or outpatient settings at the time of the survey (January-March 2014). Descriptive statistics and logistic regression analysis were used to determine the median weekly frequency of prescribing, factors associated with increased use of APA, and perceived prescribing barriers and enablers. RESULTS: The survey response rate was about 50% (77 of 153 eligible pharmacists). The median self-reported number of prescriptions and medication orders written during an average week was 4.2 (interquartile range, 2.0-10.0) per 10 patients. Antibiotics and anticoagulants were the most commonly prescribed medications. Interdisciplinary care team dynamics was rated as a leading enabler of prescribing but also a leading barrier to the exercise of APA. The greatest motivators to apply for APA were the potential for increased efficiency and the potential for enhanced patient care. CONCLUSION: The survey results indicated that, in an average week, hospital pharmacists with APA prescribed for almost half of the patients they cared for as part of the interdisciplinary team. Prescribing most frequently occurred after team discussion and most often involved adjusting dosages based on organ function and clinical assessment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».