A scoping review of research on the prescribing practice of Canadian pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmacists in Canada have been prescribing since 2007. This review aims to explore the volume, array and nature of research activity on Canadian pharmacist prescribing and to identify gaps in the existing literature. METHODS: We conducted a scoping review to examine the literature on prescribing by pharmacists in Canada according to methodological trends, research areas and key findings. We searched for peer-reviewed research articles and abstracts in the Ovid MEDLINE, Ovid EMBASE and International Pharmaceutical Abstracts databases without any date limitations. A standardized form was used to extract information. RESULTS: We identified 156 articles; of these, 26 articles and 12 abstracts met inclusion criteria. One-half of the research studies (20) used quantitative methods, including surveys, trials and experimental designs; 11 studies used qualitative methods and 7 used other methods. Research on pharmacist prescribing demonstrated an improvement in patient outcomes (13 studies), varied stakeholder perceptions (10 studies) and factors that influence this practice change (11 studies). Pharmacist prescribing was adopted when pharmacists practised patient-centred care. Stakeholders held contrasting perceptions of pharmacist prescribing. DISCUSSION: Canadian research has demonstrated the benefit of pharmacist prescribing on patient outcomes, which is not present in the international literature. Future research may consider a meta-analysis addressing the impact on patient health. Gaps in research include comparisons between provinces, effects on physicians' services, overall patient safety and access to health care systems and economic implications for society. CONCLUSION: A growing body of research on pharmacist prescribing has captured the early impact of prescribing on patient outcomes, perceptions of practice and practice change. Opportunities exist for pan-Canadian research that examines the system impact.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».