Quel avenir pour les données portant sur les ruptures d’approvisionnement de médicaments déclarées sur les sites web de surveillance?
Bibliographic record
Abstract
Quel avenir pour les données portant sur les ruptures d'approvisionnement de médicaments déclarées sur les sites web de surveillance?En janvier 2012, Vogel s'est questionnée sur l'avenir et les retombées des nombreux sites web existants utilisés pour la déclaration et la diffusion des ruptures d'approvisionnement de médicaments au Canada 1 .Elle se demande si de tels sites peuvent être utiles quand ils sont basés sur la déclaration volontaire et qu'ils ne bénéficient d'aucun soutien financier de la part de l'autorité réglementaire Santé Canada ni d'encadrement juridique approprié.Moins d'un mois après la parution de cet éditorial, la situation canadienne devenait critique alors que Sandoz Canada annonçait une crise sans précédent ayant engendré une réduction marquée voire un arrêt complet de la production d'une majorité de ses produits injectables fabriqués au Canada 2 .Cette crise a été l'occasion de constater que l'accès à l'information en temps réel est primordial et qu'il s'avère nécessaire d'entreprendre des changements législatifs.L'Unité de recherche en pratique pharmaceutique du Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine, à Montréal, Québec, a effectué une analyse de trois sources de données publiées en vue de déterminer si le nombre de ruptures d'approvisionnement en médicaments diffère selon la source consultée.Les trois sources étudiées proviennent de deux sites web ayant contribué à soutenir les efforts de gestion des pharmaciens au cours de cette année, www.vendredipm.cacréé en janvier 2011 et http://penuriesdemedicaments.cacréé en 2012.Ces deux sites web sont mis à jour sur une base volontaire par les fabricants.De plus, certains groupes d'achats (p.ex.SigmaSanté, Montréal, Québec) exigent, en vertu de leur contrat de services, que chaque rupture de stock d'un médicament soit déclarée en temps réel.Nous avons comparé le nombre de cas de ruptures d'approvisionnement de médicaments et le nombre de fabricants qui ont temporairement suspendu leur fourniture de produits pour chaque semaine de juin, juillet, août et novembre 2012.Ces informations ont été obtenues de trois sources, soit la déclaration du grossiste (disponible sur www.vendredipm.ca);les déclarations des fabricants, tel que l'exige le contrat de SigmaSanté (disponible sur www.vendredipm.ca);et la déclaration des fabricants réalisée de façon volontaire (disponible sur http://penuriesdemedicaments.ca).Le tableau 1 présente le nombre moyen de ruptures d'approvisionnement recensées ou déclarées chaque semaine selon la source consultée (www.vendredipm.ca-volet grossiste, www.vendredipm.ca-volet fabricants ou http://penuries demedicaments.ca-volet fabricants).Le nombre moyen de ruptures d'approvisionnement de médicaments le plus élevé est obtenu sur le site de www.vendredipm.ca(volet fabricant).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.062 | 0.217 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".