Guidelines for pharmacists integrating into primary care teams
Notice bibliographique
Résumé
Health systems are moving toward a more interprofessional approach to primary care. This team-based paradigm has had a significant impact on the role of pharmacists within primary health care systems. Within the past decade, nondispensing clinical pharmacists have been integrated into many Primary Care Trusts in the United Kingdom,1,2 primary care teams in North America3-5 and similar practice settings around the world.6,7 Pharmacists bring value to these teams by improving medication use through individual patient assessments and population-based interventions, providing education and drug information to other team members and implementing system-level practice enhancements.3 Pharmacists commonly encounter barriers to integrating into these primary care teams. For example, many experience a lack of role clarity, and other team members’ expectations regarding the pharmacists’ responsibilities are frequently unclear.4,8-11 In addition, patients often do not understand the role of the pharmacist in this setting.9,10,12 Pharmacists are also typically unfamiliar with the roles of other team members,13 creating difficulties in collaborating successfully.14-16 During the early stages, pharmacists often depend on other team members to assist in their integration, creating additional work for nurses and physicians.17 Other frequently reported barriers include physician resistance, lack of pharmacist assertiveness, inadequate pharmacist support, lack of space and inadequate pharmacist training.9-11,13,14,17-21 Many of these barriers to pharmacist integration can be minimized or avoided if pharmacists are prepared. Unfortunately, recent evidence suggests that pharmacists often continue to make the same mistakes and struggle to integrate into these teams, despite the fact that these barriers are well documented in the literature.22 The purpose of these guidelines is to provide recommendations that will assist pharmacists to successfully integrate into existing primary care teams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».