Pharmacist Interventions to Improve Cardiovascular Disease Risk Factors in Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) assesses the effect of pharmacist care on cardiovascular disease (CVD) risk factors among outpatients with diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched. Pharmacist interventions were classified, and a meta-analysis of mean changes of blood pressure (BP), total cholesterol (TC), LDL cholesterol, HDL cholesterol, and BMI was performed using random-effects models. RESULTS: The meta-analysis included 15 RCTs (9,111 outpatients) in which interventions were conducted exclusively by pharmacists in 8 studies and in collaboration with physicians, nurses, dietitians, or physical therapists in 7 studies. Pharmacist interventions included medication management, educational interventions, feedback to physicians, measurement of CVD risk factors, or patient-reminder systems. Compared with usual care, pharmacist care was associated with significant reductions for systolic BP (12 studies with 1,894 patients; -6.2 mmHg [95% CI -7.8 to -4.6]); diastolic BP (9 studies with 1,496 patients; -4.5 mmHg [-6.2 to -2.8]); TC (8 studies with 1,280 patients; -15.2 mg/dL [-24.7 to -5.7]); LDL cholesterol (9 studies with 8,084 patients; -11.7 mg/dL [-15.8 to -7.6]); and BMI (5 studies with 751 patients; -0.9 kg/m(2) [-1.7 to -0.1]). Pharmacist care was not associated with a significant change in HDL cholesterol (6 studies with 826 patients; 0.2 mg/dL [-1.9 to 2.4]). CONCLUSIONS: This meta-analysis supports pharmacist interventions-alone or in collaboration with other health care professionals-to improve major CVD risk factors among outpatients with diabetes.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».