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Enregistrement W2473127090 · doi:10.4212/cjhp.v69i3.1554

Management of Hospital Formularies in Ontario: Challenges within a Local Health Integration Network

2016· article· en· W2473127090 sur OpenAlexaffvenueabout
Natasha Burke, James M. Bowen, Sue Troyan, Jathishinie Jegathisawaran, Carolyn Gosse, Marita Tonkin, Sandra Kagoma, Ron Goeree, Anne Holbrook

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensBrantford Energy (Canada)Hamilton Health SciencesJoseph Brant HospitalMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonPrograms for Assessment of Technology in Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormularyPharmacyMedicineCLARITYFamily medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Expenditures on drugs dispensed and administered to patients in Canadian hospitals have been estimated at $2.4 billion per year. Pharmacy and therapeutics (P&T) committees play a key role in the evaluation and management of drug therapies in this setting. Hospitals differ with respect to the composition of these committees, their members’ expertise, and the processes used for making formulary decisions. Objectives: To examine the current processes for formulary drug review from the perspective of P&T committees and their individual members, and to examine the needs and preferences of these stakeholders related to evidence review and potential collaborative drug review processes within a large Local Health Integration Network (LHIN) in Ontario. Methods: Twenty-three sites within 10 hospital corporations in LHIN 4 (Hamilton Niagara Haldimand Brant) were recruited. A 2-part questionnaire was developed and pretested for clarity and comprehensiveness. The institution profile section of the questionnaire was to be completed by pharmacy directors and the P&T section by committee members. Results: Ten pharmacy directors and 28 committee members representing 10 P&T committees responded. A mean of 6.4 new drug requests were reviewed annually by each P&T committee. Across the LHIN, the workload associated with reviewing submissions for new drugs to be added to the formulary represented 0.84 full-time equivalent. The quality of clinical evidence in the drug submissions was rated more favourably than the quality of economic evidence; furthermore, the use of economic evidence was limited by a lack of health economics expertise within the committees. A centralized review process for the LHIN was perceived as beneficial to improve efficiency, the quality of review, and standardization, and also to reduce costs. Conclusions: Across the Hamilton Niagara Haldimand Brant LHIN, considerable time and resources are spent on the review of potential new drugs for addition to the hospitals’ formularies. A standardized formulary review process, with greater use of provincial and national drug reviews, would likely benefit all LHINs. RÉSUMÉ Contexte : Les dépenses pour les médicaments distribués et administers aux patients dans les hôpitaux canadiens ont été évaluées à 2,4 milliards de dollars par année. Les comités de pharmacologie et de thérapeutique jouent un rôle central dans l’analyse et la prise en charge des pharmacotherapies dans ce milieu. La composition de ces comités et l’expertise de leurs membres varient d’un hôpital à l’autre, tout comme les processus qui y sont employés pour prendre des décisions à propos de la liste des médicaments. Objectifs : Étudier les processus actuels d’ajout de médicaments à la liste locale du point de vue des comités de pharmacologie et de thérapeutique et de leurs membres. Examiner les besoins et préférences de ces parties prenantes quant à l’analyse des données probantes et aux potentiels processus collaboratifs d’évaluation des médicaments au sein d’un important réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) ontarien. Méthodes : Vingt-trois établissements dans 10 organisations hospitalières du RLISS 4 (Hamilton Niagara Haldimand Brant) ont été retenus. On a élaboré un questionnaire de deux parties qui a été testé au préalable pour en vérifier la clarté et l’exhaustivité. La section sur le profil de l’établissement devait être remplie par les directeurs de pharmacie et celle sur la pharmacologie et la thérapeutique devait l’être par les membres des comités. Résultats : Dix directeurs de pharmacie et 28 membres représentant 10 comités de pharmacologie et de thérapeutique ont répondu. En moyenne, 6,4 nouvelles demandes d’ajout de médicament étaient analysées annuellement par chaque comité. Dans l’ensemble du RLISS, la charge de travail nécessaire à l’analyse des demandes d’ajout de nouveaux médicaments à la liste locale représentait 0,84 d’un poste équivalent temps plein. La qualité des données cliniques probantes dans les demandes d’ajout était considérée plus favorablement que celle des données économiques. De plus, comme les membres des comités ne possédaient pas l’expertise nécessaire en économie de la santé, l’utilisation des données probantes à ce sujet était limitée. Un processus centralisé d’analyse pour le RLISS était perçu comme avantageux pour améliorer l’efficience, la qualité de l’analyse et la normalization ainsi que pour réduire les coûts. Conclusions : Dans l’ensemble du RLISS de Hamilton Niagara Haldimand Brant, beaucoup de ressources et de temps sont accordés à évaluer l’ajout de médicaments à la liste locale. Tous les RLISS tireraient sûrement profit d’un processus normalisé d’ajout à la liste locale des médicaments ainsi que d’une meilleure utilisation des évaluations réalisées par les organismes provinciaux et national.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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