MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2907795332 · doi:10.3390/pharmacy7010006

Evaluation of Prescription Adaptation Following Changes to A Provincial Drug Insurance Formulary

2019· article· en· W2907795332 sur OpenAlexaff
Robert Pammett

Notice bibliographique

RevuePharmacy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormularyPrescription drugMedical prescriptionAdaptation (eye)DrugBusinessActuarial scienceMedicinePharmacologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 1 December 2016, British Columbia’s (BC) provincial drug insurance program changed which medications in certain classes would benefit under the insurance program in an attempt to reduce expenditure. As part of the modernization, HMG-CoA reductase inhibitors (Statins), Angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEI), angiotensin receptor blockers (ARB), and dihydropyridine calcium channel blockers (CCB) were affected. Prescribers and pharmacists had six months to discuss the changes with patients, and change medications if deemed necessary. Purpose: To quantify the changes made to prescriptions and to adjust to the Modernized Reference Drug Program. Methods: A retrospective chart review was conducted at two clinics in Prince George, BC. Charts for patients that were prescribed any drugs in the affected classes were reviewed to determine if, and when, they had been changed, and by which health care professional. In December 2016, a clinical pharmacist, integrated within the study clinics, informed prescribers of the changes, and made patient-specific clinical notes within the charts. The notes described the changes and recommended alternative agents and appropriate dosing in order to assist the prescriber to have a conversation with the patient regarding the switch. Results: Out of 429 unique patients, 233 patients were prescribed a Statin, 229 patients an ACEI, 110 an ARB and, 83 a CCB. Sixty-five drug changes were indicated to reflect the modernization, and with guidance from a clinical pharmacist, nurse practitioners (NPs), and family physicians (FPs), 65% of these identified drugs were switched to reflect the modernization. Community pharmacists made no drug changes in the study sample, despite the prescriptive authority and compensation available to do so. Province-wide, approximately 21% to 33% of affected drugs were switched during the same time-frame. Direct collaboration between a clinical pharmacist, working alongside NPs and FPs, was more successful in optimizing these medications when compared to standard practice, or community pharmacists alone.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePharmacyMême sujetPharmaceutical Economics and PolicyTravaux en français237 207