Gestion des médicaments vétérinaires en établissement de santé
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Il existe relativement peu de données sur l’encadrement du circuit des médicaments vétérinaires en recherche et en soins en établissement de santé. Objectifs : L’objectif de cet article est de présenter une revue du cadre juridique et normatif, tant fédéral que québécois, applicable à la gestion des médicaments vétérinaires en établissement de santé et de proposer une mise à jour du circuit des médicaments vétérinaires au centre de recherche du CHU Sainte-Justine. Méthode : Il s’agit d’une revue documentaire couplée à une évaluation du circuit du médicament et à l’identification de changements de pratique. Résultats : Le cadre juridique entourant la gestion des médicaments est similaire chez les humains et les animaux, bien que plusieurs particularités vétérinaires existent. La démarche menée a permis d’identifier 17 changements de pratique entourant le circuit du médicament vétérinaire au CHU Sainte-Justine. Les médicaments vétérinaires sont dorénavant pris en charge par le département de pharmacie et une politique et procédure a été élaborée pour soutenir cette prise en charge. Conclusion : Cet article présente un profil du cadre juridique et normatif et décrit une démarche de mise à niveau de ce circuit au CHU Sainte-Justine.
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 | 0.021 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".