Providing evidence‐based information to patients in general practice and pharmacies: what is the acceptability, usefulness and impact on drug use?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A common and often integral method of delivering patient information is the use of patient guides. However, the acceptability, utility and impact of evidence-based therapeutic guides on physicians, pharmacists and patients have not been well evaluated. METHODS: This study was a prospective evaluation of 53 general practitioners' offices and 30 community pharmacies from three locations in Canada. Evidence-based guides were provided to 1176 patients who presented to either a general practitioner or a community pharmacist and were interested in receiving information about sore throat, heartburn, or osteoporosis (http://www.ti.ubc.ca/canadadrugguide). The acceptability, utility and impact of the guides were assessed via structured patient telephone interviews, structured health professional interviews, and patient chart audits. RESULTS: Eighty to 90% of patients reported that the guides were 'very easy' to understand. Fifty six per cent/47%/38% (sore throat/heartburn/osteoporosis) of patients rated the guides as 'very' or 'extremely' useful. Seventy-two per cent/67%/58% of respondents reported that the information helped them make decisions about their treatment. Ninety eight per cent of physicians and 92% of pharmacists reported that the guides helped their patients understand the issues involved in their treatment. None of the analyses showed any significant differences in prescribing of medications between the intervention and control groups. INTERPRETATIONS: Patients found these evidence-based guides to be useful, easy to understand, and that they helped them in their understanding of treatment options and the decision-making process. Physicians and pharmacists reported that the guides helped their patients understand the issues involved in their treatment. Further research is required to determine the degree to which providing evidence-based guides to patients can impact on prescribing and patient outcomes.
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 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 | 0,017 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».