Role of the Pharmacist on a Multidisciplinary Psychiatry Team: Impact on Medication Adherence in a Community Setting
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To report the effect of pharmacist involvement in a multidisciplinary psychiatry team managing high-risk patients in the community. Case Summary: We report 3 cases of professional collaboration that highlight the role of the pharmacist as a member of the multidisciplinary psychiatry team in the successful management of high-risk patients. Regular communication between pharmacists and psychiatrists, as well as delivery of specialized pharmacy services such as dispensing of medications in controlled supply, witnessed medication consumption, and adherence monitoring, resulted in decreased use of emergency services, decreased incidents of overdose, and increased adherence to medication. Discussion: The management of psychiatric patients poses a significant challenge to healthcare providers. Poor adherence to drug therapy is often a significant barrier to treatment success and can lead to clinical and economic burdens. Professional collaboration between psychiatrists and pharmacists can aid in successful management of psychiatric patients at risk of relapse or deterioration in the community setting secondary to nonadherence and/or possible overdose. The pharmacist is often an unrecognized or underutilized member of the multidisciplinary team. The recent focus on expanding the pharmacist's scope of practice supports the involvement of pharmacists as integral members of interdisciplinary and collaborative care models. Conclusions: Interprofessional collaboration and implementation of specialized pharmacy services can increase patient adherence to medication regimens, reduce the potential for overdose, and aid in the successful management of psychiatric patients in the community setting. Although we have highlighted a small number of cases, future research is required to assess the effectiveness of such interventions on a larger scale.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».