Pharmacy students screening for pre-diabetes/diabetes with a validated questionnaire in community pharmacies during their experiential rotation in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Type 2 diabetes is a major condition impacting morbidity, mortality, and health care costs in Canada. Pharmacists are very accessible and are in an ideal position to promote public health education. The primary goal of this study was to incorporate public health promotion and education into a community pharmacy experiential education rotation for fourth year pharmacy students to screen for the risk of pre-diabetes/diabetes in adults. A secondary goal was to determine the frequency of common risk factors for pre-diabetes/diabetes in adults in the community setting. METHOD: Fourth year pharmacy students were invited to recruit all adults 25 years or older attending community pharmacies to complete a pre-diabetes/diabetes risk assessment questionnaire. If the participants were at risk, the participants were provided education about risk reduction for developing pre-diabetes/diabetes. RESULTS: A total of 340 participants completed a risk assessment questionnaire. Over 90% of people approached agreed to complete a risk assessment questionnaire. The common risk factors were overweight (154/45%), hypertension (102/30%), taking medications for hypertension (102/30%), and having symptoms of diabetes (111/33%). The ethnic minorities have 2.56 (confidence interval = 1.48-44.1) times greater odds of having a family history of diabetes compared to non-minority subjects. CONCLUSION: Pharmacy students are able to screen community-based patients for pre-diabetes/diabetes risks. The most common risk factors presented were overweight, hypertension, and taking medications for hypertension.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».