Initial Pharmacist Experience with the Ontario-Based MedsCheck Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: On April 1, 2007, community pharmacists in Ontario began providing a new medication review service called MedsCheck. MedsCheck is intended to help patients better understand their medication therapy, ensure that medications are being taken as prescribed and establish a medication history. This study explored the initial experiences with MedsCheck and identified barriers to and facilitators of the implementation of the service. Methods: This was a sequential, explanatory, mixed-methods study. Community pharmacists practising in Hamilton, Ontario, completed a semi-structured mailed survey. A subsample of participants also participated in a semi-structured telephone interview. Results: A total of 88 pharmacists returned the survey and 13 participated in an interview. Respondents reported that it took an average of 30 minutes (standard deviation 11.2; range 10–60 minutes) to complete a MedsCheck. Barriers to providing the service included lack of time, physical space and patient awareness of and interest in the service. Facilitators included pharmacist overlap coverage, scheduling reviews during slower times, personally inviting patients to participate, reducing paperwork and using electronic or paper-based tools. Discussion: The MedsCheck program was well received. However, numerous barriers to its implementation were identified, most notably lack of time and a workflow that is not conducive to an appointment-based, 30-minute service. Further research suggests this time estimate may be low. Changes within the pharmacy could improve the implementation of this service. Conclusion: This study provided information on how to facilitate the implementation of MedsCheck. The results of this study can help pharmacists to improve the delivery of MedsCheck or similar services in community pharmacies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».