Notice bibliographique
Résumé
Pharmacy prescribing policy in Israel has been negotiated and changed in recent years in order to improve patient treatment and access to medicines, and reduce national health insurance costs by allowing pharmacists to prescribe medications. Various stakeholders and institutions were involved in the formulation process, affecting the process while representing different motives. The complexity of pharmacy prescribing policy formulation is universal - any policy project needs, for strategic and tactical reasons, to acquire an inventory of institutions involved, identify the key players and explore potential support or opposition among them. This article uses the field (theory) of new institutional economics to explain the process of pharmaceutical institutional change and identifies the stakeholders who are involved in the reform. In the framework of pharmaceutical policies, seven models of prescribing practices are outlined, and the Canadian and British prescribing models are presented. The paper then focuses on the Israeli case and the main issues that concern decision-makers in the Israeli health system, such as inequality in access to health services and the erosion of the notion of universal health services. These concerns and the involvement of different stakeholders, such as The Israeli Medical Association (IMA) and health funds, influenced and directed the final Pharmacist Prescribing Law. After several rejections and amendments the law was passed, enabling experienced pharmacists to prescribe only to patients with a previous prescription given by a physician in the hope it would improve services to patients and reduce physicians' workloads. Here, the topic of the new prescribing policy is introduced, using tools from the new institutional school in political economy.
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 | 0,015 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».