Comparing public policies impacting prescribing and medication management in primary care in two Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
The challenges of polypharmacy and inappropriate prescribing are recognized internationally. This study synthesizes and compares the policies related to these issues introduced in Canada's two most populous provinces - Ontario and Quebec - over the first two decades of the 21st century. Drawing on policy documents and consultations with experts, we found that while medication management to address polypharmacy and inappropriate prescribing has not been an explicit and consistent policy target in either province, some policy changes sought to directly or indirectly impact medication management. These changes include the introduction of primary care teams that include pharmacists, the introduction of a medication review performed by pharmacists (in Ontario), increased emphasis on quality improvement with some attention to potentially inappropriate medications (specifically opioids in Ontario), and investments in information technology to improve communication across providers and move toward electronic prescribing to improve medication safety and appropriateness. Despite growing evidence of the problem of polypharmacy and inappropriate prescribing, there has been limited policy attention targeting these problems directly, and policy changes with potential to improve prescribing and medication management may not have been fully realized. Further research to evaluate the impact of these changes on provider behaviours, and on patient outcomes, warrants attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».