Developing recommendations for the safe handling of oral anti-cancer drugs in community pharmacies: A pan-Canadian consensus approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To create a set of consensus-based and evidence-informed recommendations to provide guidance around the safe dispensing and handling of oral anti-cancer drugs in low-volume settings unique to the community pharmacy setting. METHODS: A review of published and grey literature (published in non-commercial domains such as national organizations and associations) documents and nine key informant interviews were conducted and a modified Delphi approach was taken to achieve consensus. The final list of 47 candidate recommendations was reviewed by a task force and validated by multi-disciplinary stakeholders. A draft of the statements was circulated broadly within the community pharmacy community in an effort to assess relevance and implementation feasibility. RESULTS: The final report included 44 recommendations that addressed 11 key areas germane to the safe handling of oral anti-cancer drugs in community pharmacies. Mean agreement increased from 70% to 95%. Early feedback from community pharmacy leaders during the external review suggests that many of the proposed recommendations can be feasibly implemented within a reasonable timeframe when released with appropriate education and resource materials. CONCLUSIONS: A modified-Delphi approach supplemented by key informant interviews and a comprehensive external review resulted in a set of evidence-informed, community-driven recommendations for community pharmacies. The recommendations address a gap in existing literature to improve understanding of the risks associated with handling and dispensing oral anti-cancer drugs for both community pharmacy staff and management and offer mitigating strategies to reduce those risks. Incorporating feasibility assessment actions early (through the key informant interviews) and late (through the external review) ensures recommendations are grounded in practicality and support broad and early knowledge translation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».