When Does Pharmaceutical Care Impact Health Outcomes? A Comparison of Community Pharmacy—Based Studies of Pharmaceutical Care for Patients with Asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmaceutical care (PC) as a philosophy of care and practice model is now >14 years old. It is important to determine whether PC influences health outcomes. Such outcomes are best studied in specific disease states where variables are minimized and specific outcomes have been established. We analyzed 4 multi-site controlled studies that evaluated PC in community pharmacies for patients with asthma. Study results varied widely. OBJECTIVE: To understand factors contributing to positive outcomes from PC for asthma. METHODS: The 4 studies were compared on the basis of 10 aspects of their research design, as well as 10 elements of PC. Dr. McLean conducted the initial analysis, and his assessments were confirmed by Dr. MacKeigan. RESULTS: Important differences were found in the type of pharmacy where PC was delivered (chain vs independent), how pharmacies were selected (required vs volunteered), patient selection (on asthma medication vs uncontrolled disease), pharmacist training (4-h workshop vs certification over several weeks), the nature of PC protocol (computer reminders vs detailed care protocol), rigor of the protocol (intervention vs requirement to reach self-management), and the level of pharmacist adherence to the PC protocol (<50% vs 90%). Differences were also found in study design. CONCLUSIONS: More favorable PC outcomes were associated with use of all elements of PC, independent pharmacies, pharmacist certification, a detailed PC protocol, targeting patients with uncontrolled asthma, and a practice system facilitating PC.
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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 | 0,061 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».