Impact of the Dial Access Drug Information Service on Patient Outcome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of a drug information service on patient outcomes. DESIGN: Prospective evaluation of patient-specific drug information requests. SETTING: Healthcare professional and consumer drug information service located at a college of pharmacy. PARTICIPANTS: Consumers and healthcare professionals of the province. INTERVENTION: Patient-specific questions received by the drug information service were reviewed and evaluated for actual patient outcome, inquirers' opinion of impact of the service with respect to patient outcome, and for objectivity and timeliness of the response. An expert panel determined whether the responses and recommendations given by the service were appropriate, determined what impact the service had on the patient, and assessed the seriousness of the inquiry. MAIN OUTCOME MEASURE: Classification of patient outcome by objective and subjective data based on predetermined desired outcomes. RESULTS: Ninety-eight and 68 patient-specific requests were received from healthcare professionals and consumers, respectively. The panel concluded that 94.9% of the healthcare requests and 98.5% of the consumer requests were answered appropriately and that the majority of the requests involved potentially serious drug-related problems. The panel also determined that 46.8% of the recommendations to healthcare professionals and 41.0% of the recommendations to consumers resulted in positive patient outcomes. The majority of the positive outcomes involved the prevention of a disease or its symptoms (professional section) and the reduction or elimination of symptoms (consumer section). CONCLUSIONS: The drug information service not only met its objectives of providing drug information in an accurate, objective, and timely manner, but was also able to provide positive patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».