Integrating a Brief Pharmacist Intervention into Practice: Osteoporosis Pharmacotherapy Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacy practice is in the midst of a change that is both necessary and long overdue. This change is driven by evidence that medication mismanagement and preventable adverse drug events occur at an alarming rate and the fact that pharmacists have the potential to positively impact these patient outcomes if their expertise were fully utilized.1–3 Unfortunately, some pharmacist interventions proven effective in the literature have not been integrated into practice. For example, the SCRIP study was terminated early after the intervention was associated with improvements in cholesterol management, deeming it unethical not to treat the control group.4 Despite this evidence, the SCRIP intervention has not been widely implemented. Several barriers that limit the integration of new interventions have been identified, including lack of time, disruption of workflow, requirement of additional training and lack of reimbursement. 5–8 Lengthy or intensive pharmacist interventions are particularly difficult to integrate, as they are impacted by all of these barriers. Alternatively, brief and focused interventions may be more readily integrated into practice. Unfortunately, we identified no examples in the literature describing these types of brief interventions. The purpose of this paper is to provide an example of how a brief intervention can be integrated into a contemporary pharmacist practice without disrupting workflow or requiring training, by describing an intervention that was piloted at West Winds Primary Health Centre in Saskatoon, Saskatchewan. The goal is not to evaluate this intervention, but rather to use it as an illustration. Ethics approval was unnecessary, as no formal evaluation was performed and no patient data were used.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».