Drug samples in family medicine teaching units: a cross-sectional descriptive study: Part 3: availability and use of drug samples in Quebec.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To draw a portrait of drug sample distribution and to assess the concordance between drug samples distributed and the medical problems encountered in the ambulatory primary health care setting. DESIGN: were defined as HCPs reporting the use of drug samples. Concurrently, an inventory log sheet was completed by managers of drug samples to document the contents of sample cabinets. Data from the Canadian Disease and Therapeutic Index were used as the criterion standard to assess the consistency between the drug samples found in the cabinets and the profile of the most frequent health problems encountered in primary care. SETTING: All 33 FMTUs that kept drug samples in Quebec. PARTICIPANTS: Health care professionals authorized to hand out drug samples (practising physicians, residents, pharmacists, and nurses), and managers of drug sample cabinets. MAIN OUTCOME MEASURES: Dispensing practices of HCPs; number of doses of each drug contained in the sample cabinets; total market value of the samples; concordance between the drug sample categories made available and the most common medical problems encountered in primary care; and data on safe handling, ethical issues, effect of the pharmaceutical industry on prescribing behaviour, and inventory of samples. RESULTS: Among 859 HCPs, 579 (67%) reported dispensing drug samples. A large proportion of dispensers (88%) were unable to find the specific drug they sought and half of them (51%) provided the patients with a drug sample even if it was not their first choice for treatment. The drug sample cabinet inventory revealed products from 292 different companies and identified a total of 382 363 medication doses for a total value of $201 872. We found gaps among types of drugs provided to patients, those the HCPs would consider useful, and those available in the cabinets. CONCLUSION: Drug samples available in FMTUs do not meet the needs of many patients and HCPs, suggesting that the main driving force for drug sample distribution is not patient care. Policies on drug samples in FMTUs should be uniform across the province, and management should be as strict as in community pharmacies. Otherwise, prohibiting their use should be considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».