New models of chronic kidney disease care including pharmacists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Patients with chronic kidney disease (CKD) are complex, have many medication-related problems (MRPs) and high rates of medication nonadherence, and are less adherent to some medications than patients with higher levels of kidney function. Nonadherence in CKD patients increases the odds of uncontrolled hypertension, which can increase the risk of CKD progression. This review discusses reasons for gaps in medication-related care for CKD patients, pharmacy services to reduce these gaps and successful models that incorporate pharmacist care. RECENT FINDINGS: Pharmacists are currently being trained to deliver patient-centred care, including identification and management of MRPs and helping patients overcome barriers to improve medication adherence. A growing body of evidence indicates that pharmacist services for CKD patients, including medication reconciliation and medication therapy management, positively affect clinical and cost outcomes, including lower rates of decline in glomerular filtration rates, reduced mortality and fewer hospitalizations and hospital days, but more robust research is needed. Team-based models including pharmacists exist today and are being studied in a wide range of innovative care and reimbursement models. SUMMARY: Opportunities are growing to include pharmacists as integral members of CKD and dialysis healthcare teams to reduce MRPs, increase medication adherence and improve patient outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle