Community pharmacy-based A1c screening: a Canadian model for diabetes care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Point-of-care HbA1c screening devices are a valuable tool that community pharmacists can use to monitor patients with diabetes and improve their overall management. We previously reported our experiences using these devices to assess glycaemic control in diabetic patients at three community pharmacy locations in Toronto, Ontario. Here, we report data from screening of over 1000 patients at clinics held across Canada. METHODS: Community pharmacies across Canada offering A1c screening as part of their professional programmes were invited to upload screening data to a central database. A1c analysis was performed using the Bayer A1c Now. Patient recruitment and approach to A1c screening were at the discretion of the participating pharmacies and were not standardized. Data collection took place over a period of 8 months. KEY FINDINGS: The majority of patients screened (59.1%) had A1c values above target, indicating inadequate glycaemic control. Glycaemic control was generally poorer among patients on more intensive treatment regimens. A total of 1711 clinical interventions were performed by pharmacists. An average of two interventions were performed per patient, and we observed a trend towards increased numbers of interventions in patients with poorer glycaemic control. The prevalence of specific types of interventions showed an apparent shift from predominantly pharmacist-directed interventions in patients with better glycaemic control towards an increased prevalence of physician-directed interventions in patients with poorer glycaemic control. CONCLUSIONS: These results illustrate the prevalence of suboptimal glycaemic control among diabetic patients in the community, which represents a significant opportunity for pharmacists to use point-of-care screening to detect hyperglycaemia and intervene to improve disease management when warranted.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».