Community pharmacists' identification of natural health product/drug interactions in older persons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To document the prevalence and significance of potential natural health products (NHPs)/prescribed drug interactions in a sample of older adults; to determine whether community pharmacists detected these drug interactions; and to characterise users and non-users of NHPs. Setting The project involved 15 community pharmacists providing pharmaceutical care to 213 non-institutionalised older adults. Method The study was a subanalysis of a prospective, non-randomised, before-and-after trial of the provision of pharmaceutical care. Pharmacists documented each time medication-specific information or advice was provided to subjects. The numbers and types of NHPs that clients reported taking and the number of potentially significant NHP/prescribed drug interactions were determined. Whether pharmacists identified such drug interactions and made the necessary interventions were also documented. Results Forty-two NHPs were reported 96 times by 49 (23%) clients, most commonly glucosamine (n = 10), garlic (n = 10), prune juice (n = 9), and Ginkgo biloba (n = 6). There was a total of 446 possible NHP/prescribed drug combinations in the 49 clients, of which 53 (12%) were considered to be of potential clinical significance. Of these 53 combinations, three pharmacists identified four (8%) potential interactions in three different patients. Although gender, mean age and number of reported medical conditions did not differ between users and non-users of NHPs, users reported taking fewer prescribed drugs compared with non-users (5.0 ± 3.2 vs 6.0 ± 2.9, respectively, P = 0.043) and more non-prescribed drugs (4.2 ± 2.5 vs 2.1 ± 2.0, respectively, P < 0.0001). Conclusion The reported prevalence of NHP and the potential for NHP/prescribed drug interactions in our sample of older adults were high. Pharmacists providing pharmaceutical care did not commonly identify potentially significant NHP/prescribed drug interactions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».