Determinants of community pharmacists’ quality of care: a population-based cohort study using pharmacy administrative claims data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if a prototype pharmacists' services evaluation programme that uses linked community pharmacy claims and health administrative data to measure pharmacists' performance can be used to identify characteristics of pharmacies providing higher quality of care. DESIGN: Population-based cohort study using community pharmacy claims from 1 November 2009 to 30 June 2010. SETTING: All community pharmacies in Quebec, Canada. PARTICIPANTS: 1742 pharmacies dispensing 8 655 348 antihypertensive prescriptions to 760 700 patients. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Patient adherence to antihypertensive medications. PREDICTORS: Pharmacy level: dispensing workload, volume of pharmacist-provided professional services (eg, refusals to dispense, pharmacotherapy recommendations), pharmacy location, banner/chain, pharmacist overlap and within-pharmacy continuity of care. Patient level: sex, age, income, patient prescription cost, new/chronic therapy, single/multiple antihypertensive medications, single/multiple prescribers and single/multiple dispensing pharmacies. Dispensing level: prescription duration, time of day dispensed and antihypertensive class. Multivariate alternating logistic regression estimated predictors of the primary outcome, accounting for patient and pharmacy clustering. RESULTS: 9.2% of dispensings of antihypertensive medications were provided to non-adherent patients. Male sex, decreasing age, new treatment, multiple prescribers and multiple dispensing pharmacies were risk factors for increased non-adherence. Pharmacies that provided more professional services were less likely to dispense to non-adherent hypertensive patients (OR: 0.60; 95% CI: 0.57 to 0.62) as were those with better scores on the Within-Pharmacy Continuity of Care Index. Neither increased pharmacists' services for improving antihypertensive adherence per se nor increased pharmacist overlap impacted the odds of non-adherence. However, pharmacist overlap was strongly correlated with dispensing workload. There was significant unexplained variability among pharmacies belonging to different banners and chains. CONCLUSIONS: Pharmacy administrative claims data can be used to calculate pharmacy-level characteristics associated with improved quality of care. This study supports the importance of pharmacist's professional services and continuity of pharmacist's care.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».