Managing conflicts of interest in pharmacy and therapeutics committees: A proposal for multicentre formulary development
Notice bibliographique
Résumé
WHAT IS KNOWN AND OBJECTIVE: While many countries have central agencies responsible for formulary development, within the United States, each hospital, health care system, or insurance provider has their own pharmacy and therapeutic committee, leading to both inefficiencies and inequalities across formularies. The number and variety of processes within pharmacy and therapeutic committees also increases the likelihood that conflicts of interest will influence the development of formularies. We sought to determine how such influences could be reduced by reviewing international evidence related to the presence and harms of conflicts of interest in formulary development. METHODS: Several approaches have been taken to reduce the influence of conflicts of interest in pharmacy and therapeutics committee processes, including include disclosure, recusal, exclusion, universal consideration and dual committees. The feasibility of each of these approaches is considered in the context of the United States. RESULTS AND DISCUSSION: A proposal is drawn from the discussion of various approaches to conflicts of interest in pharmacy and therapeutics committees: multicenter formulary development. WHAT IS NEW AND CONCLUSION: Multicentre formulary development, where resources are pooled across institutions, may lead to a reduction in the influence of conflicts of interest in pharmacy and therapeutics committee processes in the United States, increasing the chances of including the most safe, efficacious and cost-effective drugs on formularies.
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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 | 0,181 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».