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Enregistrement W2415521074 · doi:10.1177/1715163515611144

Canadian “minor ailments” programs

2015· article· en· W2415521074 sur OpenAlexaffvenueabout
Rebekah Lee, Lisa McCarthy

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Research and Practices
Établissements canadiensOntario Tobacco Research UnitWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinor (academic)PharmacistScope (computer science)Scope of practiceLegislatureMedicineAmbulatoryNova scotiaFamily medicineHealth authorityPolitical scienceNursingPublic administrationPharmacyHealth careGeographyLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six Canadian provinces allow pharmacists to prescribe for ambulatory conditions (also sometimes referred to as “minor ailments”; see below). In 2007, Alberta became the first province to lay the legislative groundwork for a pharmacist-led ambulatory condition program (PACP) through its “Additional Prescribing Authority.”1,2 In 2011, Nova Scotia and Saskatchewan introduced their PACPs. In 2014, Manitoba, New Brunswick and Prince Edward Island followed suit.2–4 Most recently, British Columbia and Newfoundland have submitted proposals for PACPs.5,6 In Ontario, despite advocacy efforts by the Ontario Pharmacists Association (OPA) and support from the Ontario College of Pharmacists (OCP), prescribing for ambulatory conditions was not part of the 2012 scope of practice changes.3,7 The Health Professions Regulatory Advisory Council (HPRAC), responsible for the scope of practice changes, reported that pharmacists had the necessary training, but suggested a working group be formed to discuss possible frameworks.7 To date, this group has not been convened. This commentary highlights 5 controversies regarding Canadian pharmacist-led ambulatory conditions programs, all of which are important considerations for other jurisdictions moving forward with such programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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