Drug sample management in University of Montreal family medicine teaching units
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To describe the management and distribution of drug samples in family medicine teaching units (FMUs). Design Cross-sectional descriptive study. Setting All 16 FMUs affiliated with the Department of Family Medicine and Emergency Medicine at the University of Montreal in Quebec. Participants Health care professionals (physicians, residents, pharmacists, and nurses) who manage (n = 22) and dispense (n = 294) drug samples in the FMUs. Methods Data were collected between February and March 2013 using 2 self-administered questionnaires completed by health care professionals who manage or dispense drug samples. The data were subjected to descriptive and bivariate analyses. Results The participation rate was 100.0% for staff who manage drug samples and 72.5% for those who dispense them. Of the 16 participating FMUs, 12 have drug sample cabinets. Eight of the FMUs have a written institutional policy governing the management of drug samples. Of the 76.2% of respondents who said they distributed samples, more than half did not know whether their institution had a policy. In 7 of 12 FMUs with drug sample cabinets, access to samples is not restricted to those authorized to prescribe medications. Cabinets are most often managed by nurses (9 of 12 FMUs). Only 4 of 12 FMUs take regular inventory of cabinet contents. The main reasons cited for dispensing samples were to help a patient financially and to test for tolerance and efficacy when initiating or modifying a treatment for a patient. Three-quarters (78.2%) of dispensers reported that sometimes they were unable to find the drug they wanted in the cabinet; half of those consequently gave patients drugs that were not their first choice. More than half the dispensers reported they never or only occasionally referred patients to their community pharmacists. Conclusion A portrait of drug sample management and dispensation in the academic FMUs emerged from this study. This study provides insight into current practice and lays the groundwork for the development of guidelines for safe and ethical handling of drug samples.
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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 | 0,001 |
| 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 ».