Evaluating regional and temporal variations in quality indicators for opioid initiation and pharmacist medication reviews in Ontario: A population-based repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Quality indicators (QIs) are measures used to evaluate quality of services but are often underused in pharmacy practice. This study examines trends in 2 established QIs in community pharmacy. Methods: We conducted a repeated cross-sectional study in Ontario using administrative data collected between 2013 and 2023. We measured 2 QIs designed for pharmacy practice annually: (1) percentage of newly dispensed opioid prescriptions exceeding 50 morphine milligram equivalents (MME), and (2) percentage of eligible patients receiving pharmacist medication reviews within 7 days of hospital discharge. Regional differences were summarized using variance calculations, while temporal trends were analyzed using Mann-Kendall tests. Results: The opioid indicator demonstrated a consistent decline in the percentage of newly dispensed opioid prescriptions exceeding 50 MME across Ontario, with an absolute reduction of 10.5% from 2013 (25.6%) to 2023 (15.1%). High-dose opioid initiation ranged from 12.8% (Central) to 16.7% (West) in 2023 (range 3.9%, variance 2.3%). Significant time trends were found for all regions, with the largest reductions observed in urban regions. For the medication review indicator, provincial trends declined by 7.6%, from 16.7% in 2013 to 9.1% in 2017, followed by a modest recovery to 12.5% by 2023. Regionally, rates of medication reviews varied, with rural areas maintaining higher uptake rates compared with urban centres. Rates ranged from 7.8% (Toronto) to 16.2% (North) in 2023 (range 8.4%, variance 10.0%). A significant time trend was found only in Eastern Ontario. Conclusion: Significant declines in high-dose opioid initiation but inconsistent uptake of reviews across regions indicate opportunities for improvement in pharmacy practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».