Significance and Role of Academic Detailing for Optimal Medication
Notice bibliographique
Résumé
"Academic detailing" is used to clearly explain scientific issues. In the field of clinical practice, "academic detailing" is a form of interactive educational outreach to physicians in order to provide unbiased, non-commercial, evidence-based information about medications and other therapeutic modalities, with the goal of improving patient care. It is necessary to provide proper information about prescription drugs for their appropriate use in clinical practice. However, this requires of physicians significant time and labor to comprehensively collect and summarize all necessary information for the proper clinical application of pharmaceutical products, a task which may be both difficult and prohibitive to a busy physician. However, if clinical experience and other pharmaceutical or treatment information is derived solely from the commercial entities, this may lead to improper prescription practices. In western countries, public funds are used to support universities and other research institution programs. In Canada, clinical pharmacists act as "detailers". Their mission and role is to listen to the needs of the physician or health care professional, to provide objective, evidence-based drug information on selected drug therapy topics, to educate physicians on the optimal use of medications, to provide practical alternatives, and to extend the physician's usable knowledge base. The importance of this "academic detailing" activity is also recognized in Japan, and pharmacists can be expected to act as detailers in the future. We hope that this will lead to improvement in the quality of medical 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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».