Prescribing practices of oncology pharmacists working in ambulatory cancer centers in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe and quantify independent prescribing of oncology pharmacists working in adult, ambulatory cancer centers in Alberta, Canada. METHODS: was conducted. Prescriptions from January 1, 2018 to June 30, 2018 were analyzed. Descriptive statistics were used to quantify prescription volume and class of medications prescribed. A cross-sectional analysis was then performed on a random sample to determine the type of prescription intervention and evaluate pharmacist documentation. RESULTS: Over 6 months, 3474 prescriptions were ordered by 33 clinically deployed pharmacists. The median number of medications prescribed was 7 per month (interquartile range: 1.50-27.00; Range: 0.17-79.5). When prescribing was standardized by pharmacist's time clinically deployed, the median was 21.67 (interquartile range: 5.00-79.67; range: 0.67-216.67) prescriptions per month per full-time equivalent. The most prescribed class of medication was antiemetic (24.1%). From a sample of 346 prescriptions, 172 (50%) were new medications initiated, 160 (46%) were the continuation of existing prescriptions and 14 (4%) were prescription dosage adjustments. Adherence to the specified documentation standards was 47%. CONCLUSIONS: Oncology pharmacists utilize their independent prescribing to initiate and continue supportive care medications for cancer patients. The prescribing volume varied greatly among pharmacists. Opportunities exist to further engage pharmacist prescribing.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».