Integrating Family Medicine and Pharmacy to Advance Primary Care Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of suboptimal prescribing of medications is well documented. Patients are often undertreated or not offered therapeutic treatments that are likely to confer benefit. As a result, drug-related hospital admissions are common and often preventable. Improvements to the health-care system are clearly needed in order to maximize the benefits that can be derived from medications. Many countries are changing their primary health-care systems to improve the quality of health-care delivery. One main transformation is the use of multidisciplinary care teams to provide care in a coordinated manner often from the same location or by using the common medical record of the patients. It has been demonstrated that pharmacists can improve prescribing, reduce health-care utilization and medication costs, and contribute to clinical improvements in many chronic medical conditions, such as cardiovascular disease, diabetes, and psychiatric illness. However, the effect of integrating a pharmacist providing general services into a primary care group has not been extensively studied. The Integrating Family Medicine and Pharmacy to Advance Primary Care Therapeutics (IMPACT) project was designed to provide a real-world demonstration of the feasibility of integrating the pharmacist into primary care office practice. This article provides a description of the IMPACT project participants; the IMPACT practice model and the concepts incorporated in its development; some initial results from the program evaluation; sustainability of the model; and some reflections on the implementation of the practice model.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».