Management of Hospital Formularies in Ontario: Challenges within a Local Health Integration Network
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Abstract
ABSTRACT Background: Expenditures on drugs dispensed and administered to patients in Canadian hospitals have been estimated at $2.4 billion per year. Pharmacy and therapeutics (P&T) committees play a key role in the evaluation and management of drug therapies in this setting. Hospitals differ with respect to the composition of these committees, their members’ expertise, and the processes used for making formulary decisions. Objectives: To examine the current processes for formulary drug review from the perspective of P&T committees and their individual members, and to examine the needs and preferences of these stakeholders related to evidence review and potential collaborative drug review processes within a large Local Health Integration Network (LHIN) in Ontario. Methods: Twenty-three sites within 10 hospital corporations in LHIN 4 (Hamilton Niagara Haldimand Brant) were recruited. A 2-part questionnaire was developed and pretested for clarity and comprehensiveness. The institution profile section of the questionnaire was to be completed by pharmacy directors and the P&T section by committee members. Results: Ten pharmacy directors and 28 committee members representing 10 P&T committees responded. A mean of 6.4 new drug requests were reviewed annually by each P&T committee. Across the LHIN, the workload associated with reviewing submissions for new drugs to be added to the formulary represented 0.84 full-time equivalent. The quality of clinical evidence in the drug submissions was rated more favourably than the quality of economic evidence; furthermore, the use of economic evidence was limited by a lack of health economics expertise within the committees. A centralized review process for the LHIN was perceived as beneficial to improve efficiency, the quality of review, and standardization, and also to reduce costs. Conclusions: Across the Hamilton Niagara Haldimand Brant LHIN, considerable time and resources are spent on the review of potential new drugs for addition to the hospitals’ formularies. A standardized formulary review process, with greater use of provincial and national drug reviews, would likely benefit all LHINs. RÉSUMÉ Contexte : Les dépenses pour les médicaments distribués et administers aux patients dans les hôpitaux canadiens ont été évaluées à 2,4 milliards de dollars par année. Les comités de pharmacologie et de thérapeutique jouent un rôle central dans l’analyse et la prise en charge des pharmacotherapies dans ce milieu. La composition de ces comités et l’expertise de leurs membres varient d’un hôpital à l’autre, tout comme les processus qui y sont employés pour prendre des décisions à propos de la liste des médicaments. Objectifs : Étudier les processus actuels d’ajout de médicaments à la liste locale du point de vue des comités de pharmacologie et de thérapeutique et de leurs membres. Examiner les besoins et préférences de ces parties prenantes quant à l’analyse des données probantes et aux potentiels processus collaboratifs d’évaluation des médicaments au sein d’un important réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) ontarien. Méthodes : Vingt-trois établissements dans 10 organisations hospitalières du RLISS 4 (Hamilton Niagara Haldimand Brant) ont été retenus. On a élaboré un questionnaire de deux parties qui a été testé au préalable pour en vérifier la clarté et l’exhaustivité. La section sur le profil de l’établissement devait être remplie par les directeurs de pharmacie et celle sur la pharmacologie et la thérapeutique devait l’être par les membres des comités. Résultats : Dix directeurs de pharmacie et 28 membres représentant 10 comités de pharmacologie et de thérapeutique ont répondu. En moyenne, 6,4 nouvelles demandes d’ajout de médicament étaient analysées annuellement par chaque comité. Dans l’ensemble du RLISS, la charge de travail nécessaire à l’analyse des demandes d’ajout de nouveaux médicaments à la liste locale représentait 0,84 d’un poste équivalent temps plein. La qualité des données cliniques probantes dans les demandes d’ajout était considérée plus favorablement que celle des données économiques. De plus, comme les membres des comités ne possédaient pas l’expertise nécessaire en économie de la santé, l’utilisation des données probantes à ce sujet était limitée. Un processus centralisé d’analyse pour le RLISS était perçu comme avantageux pour améliorer l’efficience, la qualité de l’analyse et la normalization ainsi que pour réduire les coûts. Conclusions : Dans l’ensemble du RLISS de Hamilton Niagara Haldimand Brant, beaucoup de ressources et de temps sont accordés à évaluer l’ajout de médicaments à la liste locale. Tous les RLISS tireraient sûrement profit d’un processus normalisé d’ajout à la liste locale des médicaments ainsi que d’une meilleure utilisation des évaluations réalisées par les organismes provinciaux et national.
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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 | 0.018 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".