How well do pharmacists know their patients? A case report highlighting natural health product disclosure
Notice bibliographique
Résumé
Natural health products (NHPs), a broad category that includes vitamins, minerals, herbs, homeopathic remedies, traditional medicines, probiotics, amino acids and fatty acids, are used to maintain and promote health, as well as to prevent or treat illness.1 Many consumers report using NHPs because they are perceived to be healthier or safer than conventional drugs.2 A Health Canada survey found that 73% of Canadians have reported using at least 1 NHP, and 20% believe NHPs are without adverse effects.2 As NHPs are available without a prescription, patients often use them to treat their medical conditions, based on advice obtained from the Internet, media sources and/or friends/family.3 Patients also do not consistently disclose NHP use to health care providers, nor are they routinely asked about such use.4-6 This lack of communication may have serious implications; for example, some NHPs, such as kava, have been associated with hepatotoxicity,7 and St. John’s wort may interact with a number of prescription medicines that may lead to failed therapeutic outcomes or increased risk of toxicity.8 Use of these products without health professional input could be inappropriate or lead to delayed recognition of adverse reactions if they occur. Community Pharmacy SONAR (Study Of Natural health product Adverse Reactions) is a multicentre study investigating adverse events (AEs) associated with the use of prescription drugs, NHPs and their concurrent use through the implementation of active surveillance. Consenting patients who reported an AE while also taking an NHP (both alone or concurrently with prescription drugs) were contacted by a research pharmacist (CN) to collect a detailed medical history. Detailed methods are available elsewhere.9 This study was approved by the Human Research Ethics Board at the University of Alberta. Here, we present a detailed case history of a SONAR study participant. The patient’s medication history is presented in a stepwise fashion to illustrate what can be learned when a pharmacist further questions a patient about NHP use—the initial information available is typical of routine pharmacy practice; the subsequent additive information can be learned when additional details are sought by the pharmacist.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».