Prescribers’ perspectives on including reason for use information on prescriptions and medication labels: a qualitative thematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The indication for prescribing a particular medication, or its reason for use (RFU) is a crucial piece of information for all those involved in the circle of care. Research has shown that sharing RFU information with physicians, pharmacists and patients improves patient safety and patient adherence, however RFU is rarely added on prescriptions by prescribers or on medication labels for patients to reference. METHODS: Qualitative interviews were conducted with 20 prescribers in Southern Ontario, Canada, to learn prescribers' current attitudes on the addition of RFU on prescriptions and medication labels. A trained interviewer used a semi-structured interview guide for each interview. The interviews explored how the sharing of RFU information would impact prescribers' workflows and practices. Interviews were recorded, transcribed and thematically coded. RESULTS: The analysis yielded four main themes: Current Practice, Future Practice, Changing Culture, and Collaboration. Most of the prescribers interviewed do not currently add RFU to prescriptions. Prescribers were open to sharing RFU with colleagues via a regional database but wanted the ability to provide context for the prescribed medication within the system. Many prescribers were wary of the impact of adding RFU on their workflow but felt it could save time by avoiding clarifying questions from pharmacists. Increased interprofessional collaboration, increased patient understanding of prescribed medications, avoiding guesswork when determining indications and decreased misinterpretation regarding RFU were cited by most prescribers as benefits to including RFU information. CONCLUSIONS: Prescribers were generally open to sharing RFU and clearly identified the benefits to pharmacists and patients if added. Critically, they also identified benefits to their own practices. These results can be used to guide the implementation of future initiatives to promote the sharing of RFU in healthcare teams.
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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 | 0,029 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».