Perspective sur les ruptures d’approvisionnement de médicaments en établissement de santé de 2006 à 2010
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉContexte : Si les ruptures d’approvisionnement de médicaments font partie de la réalité de la pratique pharmaceutique depuis plusieurs décennies, elles deviennent une préoccupation quotidienne pour les pharmaciens dans les années 2000 et dépassent les frontières de la littérature pharmaceutique.Objectif : L’objectif principal de cette étude était de quantifier le nombre de médicaments en rupture de stock par année et la durée de ces interruptions. L’objectif secondaire visait à décrire le nombre de médicaments en rupture de stock par fabricant et par classe thérapeutique.Méthode : Cette étude descriptive et rétrospective des ruptures d’approvisionnement en médicaments a porté sur l’ensemble des médicaments à contrat pour les hôpitaux des régions administratives de Montréal, de Laval et de l’Estrie, au Québec. Le nombre de ruptures de stocks, le nombre de jours de rupture de stock et leur durée moyenne par année ont été calculés par fabricant et par classe thérapeutique. De plus, la proportion de produits en rupture de stock et la proportion de jours de rupture de stocks ont été déterminées par classe thérapeutique. Les données ont été analysées à l’aide de tatistiques descriptives (c.-à-d. somme, moyenne, écart-type, médiane, intervalle).Résultats : Entre le 1er janvier 2006 et le 31 août 2010 (une période de 56 mois), 2400 ruptures de stocks ont été dénombrées pour un total de 258 105 jours de rupture de stocks (durée moyenne de 108 jours, écart-type de 130 jours et intervalle de 5 à 1623 jours). Un total de 70 fabricants étaient impliqués dans la survenue de toutes les ruptures d’approvisionnement de médicaments relevées durant cette période. Cinquante pour cent (50 %) des ruptures de stocks et des jours de rupture de stocks provenaient de quatre fabricants. Les interruptions étudiées touchaient la majorité des classes thérapeutiques de médicaments disponibles sur le marché. Toutefois, 50 % des ruptures de stocks provenaient de trois classes thérapeutiques (médicaments du système nerveux central, agents anti-infectieux et médicaments cardiovasculaires).Conclusion : Il s’agit des premières données canadiennes publiées sur l’étendue des ruptures d’approvisionnement sur le marché hospitalier. L’étude a démontré que les ruptures de stocks touchent la plupart des fabricants et la majorité des classes thérapeutiques. D’autres études sont nécessaires afin d’explorer les causes et les conséquences des ruptures d’approvisionnement en établissements de santé.ABSTRACTBackground: Drug shortages have been a reality of pharmacy practice for decades. However, this problem has become a daily concern for pharmacists in the 21st century and extends beyond the pharmaceutical literature.Objective: The primary objective of this study was to quantify the annual number of drugs in short supply and the duration of these shortages. A secondary objective was to describe the number of drugs in short supply by manufacturer and therapeutic class.Method: This descriptive retrospective study examined drug shortages in relation to all hospital medication supply contracts in the administrative regions of Montréal, Laval, and the Eastern Townships in the province of Quebec. The number of inventory shortages, the number of out-of-stock days, and the mean annual duration of the shortages were calculated by manufacturer and by therapeutic class. The proportions of out-of-stock products and out-of-stock days were also calculated by therapeutic class. Descriptive statistical analyses were performed (i.e., totals, means, standard deviations, medians, and ranges).Results: There were 2400 inventory shortages between January 1, 2006, and August 31, 2010 (56-month period) for a total of 258 105 out-ofstock days (mean duration ± standard deviation 108 ± 130 days, range 5 to 1623 days). A total of 70 manufacturers were implicated in drug shortages over the study period, but 4 manufacturers were responsible for half (50%) of the shortages and out-of-stock days. The shortages affected the majority of therapeutic drug classes on the market. However, 3 therapeutic classes (central nervous system drugs, anti-infective agents, and cardiovascular drugs) accounted for 50% of the shortages.Conclusion: These are the first Canadian data published on the scope of drug shortages in the hospital market. This study has demonstrated that drug shortages affect the majority of manufacturers and most therapeutic classes. Further studies are required to explore the causes and effects of drug shortages in the hospital setting.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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 teacher head, 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".