The ‘top 100’ drugs and classes in England: an updated ‘starter formulary’ for trainee prescribers
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Prescribing is a complex skill required of doctors and, increasingly, other healthcare professionals. Use of a personal formulary can help to develop this skill. In 2006-9, we developed a core list of the 100 most commonly prescribed drugs. Our aim in the present study was to update this 'starter formulary' to ensure its continued relevance for prescriber training. METHODS: We analysed large contemporary primary and secondary care datasets to identify the most frequently prescribed medicinal products. Items were classified into natural groups, broadly following their British National Formulary classification. The resulting drug groups were included in the core list if they comprised ≥0.1% prescriptions in both settings or ≥0.2-0.3% prescriptions in one setting. Drugs from emergency guidelines that did not qualify by prescribing frequency completed the list. RESULTS: Over 1 billion primary care items and approximately 1.8 million secondary care prescriptions were analysed. The updated list comprises 81 drug groups commonly prescribed in both settings; six from primary care; seven from secondary care; and six from emergency guidelines. Eighty-eight per cent of the formulary was unchanged. Notable changes include entry of newer anti-epileptics and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors and exit of phenytoin and thiazolidinediones. CONCLUSIONS: The relative stability of the core drug list over 9 years and the current update ensure that learning based on this list remains relevant to practice. Trainee prescribers may be encouraged to use this 'starter formulary' to develop a sound basis of prescribing knowledge and skills that they can subsequently apply more widely.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».