Capturing Outcomes of Clinical Activities Performed by a Rounding Pharmacist Practicing in a Team Environment
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
BACKGROUND: Medical inpatients are at risk for suboptimal health outcomes from adverse drug events and under-use of evidence-based therapies. We sought to determine whether collaborative care including a team-based clinical pharmacist improves the quality of prescribed drug therapy and reduces hospital readmission. METHODS: Multicenter, quasi-randomized, controlled clinical trial. Consecutive patients admitted to 2 internal and 2 family medicine teams in 3 teaching hospitals between January 30, 2006 and February 2, 2007 were included. Team care patients received proactive clinical pharmacist services (medication history, patient-care round participation, resolution of drug-related issues, and discharge counseling). Usual care patients received traditional reactive clinical pharmacist services. The primary outcome was the overall quality score measured retrospectively by a blinded chart reviewer using 20 indicators targeting 5 conditions. Secondary outcomes included 3- and 6-month readmission. RESULTS: A total of 452 patients (220 team care, 231 usual care, mean age: 74 years, 46% male) met eligibility criteria. Team care patients were more likely than usual care patients to receive care specified by the indicators overall (56.4% vs. 45.3%; adjusted mean difference: 10.4%; 95% confidence interval [CI]: 4.9%, 15.7%) and for each targeted disease state except for heart failure. Team care patients experienced fewer readmissions at 3 months (36.2% vs. 45.5%; adjusted OR: 0.63; 95% CI: 0.42, 0.94) but not at 6 months (50.7% vs. 56.3%; adjusted OR; 0.78; 95% CI: 0.53, 1.15). CONCLUSIONS: In patients admitted to internal and family medicine teams, team-based care including a clinical pharmacist, improved the overall quality of medication use and reduced rates of readmission.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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