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Enregistrement W2148796580 · doi:10.1002/phar.1633

Evaluation of a Community Pharmacy–Based Screening Questionnaire to Identify Patients at Risk for Drug Therapy Problems

2015· article· en· W2148796580 sur OpenAlexaffabout
Robert Pammett, David Blackburn, Jeff Taylor, Kerry Mansell, Debbie Kwan, Christine Papoushek, Derek Jorgenson

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Northern British ColumbiaUniversity Health NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacyMedical prescriptionDrugPharmacotherapyPharmacistAdverse effectRegimenInternal medicineFamily medicinePhysical therapyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVE: To determine if a short screening questionnaire can identify patients at risk for drug therapy problems (DTPs) in a community pharmacy setting. DESIGN: Self-administered questionnaire. SETTING: Three community pharmacies in Saskatoon, Canada. PATIENTS: Forty-nine adults who were picking up a refill prescription for a medication that had remained stable over the past 6 months (i.e., no changes to drug, dose, or regimen) during 4 consecutive weeks at each of the three pharmacies between November 2013 and February 2014. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: All patients completed a self-administered screening questionnaire and underwent a blinded comprehensive medication assessment with a clinical pharmacist. Agreement between the screening questionnaire responses and responses based on information from the medication assessment were assessed with Cohen's κ coefficient. The DTPs identified during the medication assessments were categorized in one of the eight standard DTP categories: unnecessary drug therapy, inappropriate drug, subtherapeutic dose, supratherapeutic dose, drug therapy required, adverse drug reaction, noncompliance, and other or unsure. The DTPs were also assigned a severity-mild, moderate, or severe-using adapted Schneider criteria. The number and severity of DTPs identified were compared among patients categorized as high versus low risk for DTPs as determined by the questionnaire responses. Of the 49 patients who completed the study, 18 (37%) were high risk and 31 (63%) low risk. The agreement between risk categorization based on the screening questionnaire and medication assessment was very good (κ = 0.91, p<0.01). Also, patients identified as high risk on the screening questionnaire had a mean of 3.7 (p<0.01) more DTPs than low-risk patients. Seventeen (94%) of the 18 high-risk patients had at least one moderate or severe DTP compared with 15 (48%) of the 31 low-risk patients. CONCLUSION: The screening questionnaire was a reliable method for identifying patients in community pharmacies who have a large number of DTPs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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