Adding Pharmacists to Primary Care Teams Increases Guideline-Concordant Antiplatelet Use in Patients with Type 2 Diabetes: Results from a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antiplatelet therapy is recommended as part of a strategy to reduce the risk of cardiovascular events in patients with type 2 diabetes. However, compliance with these guideline-recommended therapies appears to be less than ideal. OBJECTIVE: To assess the effect of adding pharmacists to primary care teams on initiation of guideline-concordant antiplatelet therapy in type 2 diabetic patients. METHODS: Prespecified secondary analysis of randomized trial data. In the main study, the pharmacist intervention included a complete medication history, limited physical examination, provision of guideline-concordant recommendations to the physician to optimize drug therapy, and 1-year follow-up. Controls received usual care without pharmacist interactions. Patients with an indication for antiplatelet therapy, but not using an antiplatelet drug at randomization were included in this substudy. The primary outcome was the proportion of patients using an antiplatelet drug at 1 year. RESULTS: At randomization, 257 of 260 study patients had guideline-concordant indications for antiplatelet therapy, but less than half (121; 47%) were using an antiplatelet drug. Overall, 136 patients met inclusion criteria for the substudy (71 intervention and 65 controls): 60% were women, with mean (SD) age 58.0 (11.9) years, diabetes duration 5.3 (6.0) years, and hemoglobin A(1c) 7.6% (1.5). Sixteen (12%) had established cardiovascular disease at enrollment. At 1 year, 43 (61%) intervention patients and 15 (23%) controls were using an antiplatelet drug (38% absolute difference; number needed to treat, 3; relative increase, 2.6; 95% CI 1.5-4.7; p < 0.001). Of these 58 patients, 52 (90%) were using aspirin 81 mg daily. CONCLUSIONS: Adding pharmacists to primary care teams significantly and substantially increased the proportion of type 2 diabetic patients using guideline-concordant antiplatelet therapy.
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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 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 ».