Ontario pharmacists’ perceptions of the Pharmaceutical Opinion Program
Notice bibliographique
Résumé
In 2011, the Ontario government introduced the Pharmaceutical Opinion Program (POP),1 through which pharmacists are compensated $15 for identifying a potential drug-related problem. This can occur during the course of dispensing a new or repeat prescription or when conducting a MedsCheck medication review. The pharmacist is expected to provide a clinical recommendation and rationale to the prescriber to address the problem. The end outcome of the consultation could be to dispense the prescription originally prescribed, to change the prescription (dose, duration, product, etc.) or to refuse to fill the prescription. The POP is currently only available to recipients of the Ontario Public Drug Programs. Since the program was introduced in April 2011, pharmacists have provided more than 700,000 pharmaceutical opinions, the majority (68%) of which resulted in a changed prescription (Allan Malek, Ontario Pharmacists Association, personal communication, June 20, 2013). Anecdotal reports suggest that pharmacist uptake of this program has been suboptimal, in part due to the misunderstanding of program requirements. Yet there has been no research to date about pharmacists’ experiences with and perceptions of the program. The goal of this research project was to ascertain the barriers and facilitators that community pharmacists have experienced while providing pharmaceutical opinions to their patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».