Pharmacy decision support: where is it? A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The objectives of this study were: to identify electronic decision supported systems that directly support pharmacists or pharmacy practice, in either the hospital or community settings; to ascertain the type of research in this area; and to identify any observable gaps for electronic decision support. Method A systematic literature review of PubMed, journals with known publication of decision support, databases including the Cochrane Reviews Database, selected websites and conference proceedings was conducted. Criteria for inclusion were electronic decision support systems that: were in routine use; had been used or published since 1998; provided clinical support; were not embedded into medical instruments; and were used by pharmacists in the community or hospital setting. Key findings Four publications met the criteria from 386 references. Of these, three described alerting systems for pharmacists, and one described the effect on pharmacist workflow of computerised prescribing. Investigation of selected websites revealed a further 20 pharmacy-related projects. It was difficult to ascertain to what extent to these (unpublished) activities were occurring in countries outside Australia (the main practice setting considered), such as the UK and Canada. Conclusion There is scant literature describing electronic decision support system activities specifically for pharmacy or pharmacists, in comparison to the substantial quantity of similar literature for healthcare in general. Electronic decision support activities are evident in the commercial environment for systems supporting traditional pharmacy roles. Selected conference proceedings and web-based information indicate that activity is occurring in the area of pharmacy decision support, although for relatively simple systems. The emerging patient-focused roles for pharmacists suggest that they may require similar knowledge and information to those of medical professionals. There is now a need to fully understand, define and support these pharmacist requirements, to enable appropriate decision support tools to be developed, and provide the opportunity for improved healthcare.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».