Overview of Four Prescription Monitoring/Review Programs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescription monitoring or review programs collect information about prescription and dispensing of controlled substances for the purposes of monitoring, analysis and education. In Canada, it is the responsibility of the provincial institutions to organize, maintain and run such programs. OBJECTIVE: To describe the characteristics of four provincial programs that have been in place for >6 years. METHODS: The managers of the prescription monitoring⁄review programs of four provinces (British Columbia, Alberta, Saskatchewan and Nova Scotia) were invited to present at a symposium at the Canadian Pain Society in May 2012. In preparation for the symposium, one author collected and summarized the information. RESULTS: Three provinces have a mix of review and monitoring programs; the program in British Columbia is purely for review and education. All programs include controlled substances (narcotics, barbiturates and psychostimulants); however, other substances are differentially included among the programs: anabolic steroids are included in Saskatchewan and Nova Scotia; and cannabinoids are included in British Columbia and Nova Scotia. Access to the database is available to pharmacists in all provinces. Physicians need consent from patients in British Columbia, and only professionals registered with the program can access the database in Alberta. The definition of inappropriate prescribing and dispensing is not uniform. Double doctoring, double pharmacy and high-volume dispensing are considered to be red flags in all programs. CONCLUSIONS: There is variability among Canadian provinces in managing prescription monitoring⁄review programs.
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».