New models of chronic kidney disease care including pharmacists
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».