Análise das intervenções farmacêuticas associadas a custos evitáveis com a farmacoterapia em um hospital de ensino de Sergipe (Brasil) nos primeiros meses da Covid-19
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: avaliar a repercussão das intervenções farmacêuticas nos custos evitáveis com a farmacoterapia em um hospital de ensino nos primeiros meses da Covid-19. Métodos: Estudo transversal retrospectivo, com abordagem quantitativa realizado em um hospital de ensino. Os dados avaliados foram obtidos a partir da documentação das intervenções realizadas entre abril e outubro de 2020 pelos farmacêuticos clínicos da instituição. Para calcular o custo inicial estimado e o custo final do tratamento foram considerados o valor do medicamento e os insumos utilizados para a sua administração multiplicado pela posologia (frequência e tempo de tratamento prescrito). Para a obtenção do valor economizado a cada intervenção subtraiu-se do valor inicial estimado do tratamento o custo final obtido. Resultados: foram registradas 167 intervenções farmacêuticas com redução de custos, gerando uma economia correspondente a $ 9.067,83. As unidades que mais demandaram intervenções farmacêuticas foram as Unidades de Terapia Intensiva (UTI) geral e Covid-19. Os antimicrobianos se destacaram com o maior número de intervenções relacionadas à redução de custo e com o maior montante economizado. Quanto ao tipo de intervenção relacionada à redução de custos, a mais frequente foi a redução de dose devido à alteração da função renal (49,48%). Conclusão: As intervenções farmacêuticas atuam como ferramenta para a promoção do uso racional de medicamentos pelos benefícios clínicos e econômicos. Este estudo permitiu demonstrar que o serviço farmacêutico, pode colaborar para a diminuição de gastos desnecessários na saúde.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 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".