Pénuries de médicaments : 10 ans de recul au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Resume Objectif : Presenter un etat des lieux des penuries de medicaments dans les etablissements de sante du Quebec de 2006 a 2015. Description de la problematique : Il existe de nombreuses causes aux penuries de medicaments, et ce probleme fait intervenir differentes personnes. Afin de pallier aux penuries de medicaments, de nombreuses actions ont ete entreprises au cours des dernieres annees. Resolution de la problematique : A partir des donnees du site vendredipm.ca et de McKesson CanadaMD pour le groupe d’achat SigmaSante, nous avons comptabilise par periode de 12 mois (aout a juillet de l’annee suivante) les penuries de medicaments de 2006 a 2015. Notre analyse a trouve un nombre moyen de 630 medicaments en rupture de stock par annee. Le nombre moyen de fabricants concernes est de 57 par annee et la proportion moyenne de penuries provenant de fabricants de medicaments generiques est de 79 %. La proportion moyenne de penuries provenant de medicaments injectables est de 36 % (intervalle : 33 a 42 %) tandis que la duree moyenne des ruptures de stock, en hausse progressive, est de 135 jours. Conclusion : En moyenne, la penurie touchait 630 medicaments par an entre 2006 et 2015. La situation ne s’est pas amelioree au cours de la derniere decennie, et ce probleme est preoccupant, tant pour les cliniciens que pour les patients. La publication periodique d’un etat des penuries de medicaments est une source d’information pertinente qui devrait mobiliser les pharmaciens et autres parties prenantes. Abstract Objective: To provide an overview of drug shortages in Quebec’s health-care facilities from 2006 to 2015. Problem description: There are many causes of drug shortages and many players involved. Numerous measures have been taken in the past few years to address the problem. Problem resolution: Using data from the (no longer functional) website vendredipm.ca and from McKesson Canada for the purchasing group SigmaSante, we determined the profile of drug shortages from 2006 to 2015 per 12-month period. Based on the McKesson Canada/vendredipm.ca data from 2006 to 2015, the mean number of out-of-stock drugs was 630 per year. The average number of manufacturers involved was 57 per year, and the average proportion of shortages involving generic drug manufacturers was 79%. The average proportion of shortages involving injectables was 36% and the average stock-out duration, which had gradually increased, was 135 days. Conclusion: There was an average of 630 drugs in short supply per year from 2006 to 2015. The situation has not improved over the past decade. This problem is a cause for concern, both for clinicians and patients. A periodically published list of drug shortages is a useful source of information that should prompt pharmacists and other stakeholders to take action.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».