Impact of the 2016 Policy Change on the Delivery of MedsCheck Services in Ontario: An Interrupted Time-Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
MedsCheck (MC) is an annual medication review service delivered by community pharmacists and funded by the government of Ontario since 2007 for residents taking three or more medications for chronic conditions. In 2010, MC was expanded to include patients with diabetes (MCD), home-bound patients (MCH), and residents of long-term care homes (MCLTC). The Ontario government introduced an abrupt policy change effective 1 October 2016 that added several components to all MC services, especially those completed in the community. We used an interrupted time series design to examine the impact of the policy change (24 months pre- and post-intervention) on the monthly number of MedsCheck services delivered. Immediate declines in all services were identified, especially in the community (47%-64% drop MC, 71%-83% drop MCD, 55% drop MCH, and 9%-14% drop MCLTC). Gradual increases were seen over 24 months post-policy change, yet remained 21%-76% lower than predicted for MedsCheck services delivered in the community, especially for MCD. In contrast, MCLTC services were similar or exceeded predicted values by September 2018 (from 5.1% decrease to 3.5% increase). A more effective implementation of health policy changes is needed to ensure the feasibility and sustainability of professional community pharmacy services.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».