An Interdisciplinary Medication Management Program for Seniors in the Community
Notice bibliographique
Résumé
Background: The call for medication management programs (MMPs) is growing, as evidence of inappropriate prescribing and medication use in seniors accumulates. Seniors in social and supportive housing programs are likely at high risk of medication problems by virtue of their socioeconomic status and/or frailty. Yet there are few published reports of MMPs in such settings. Aim: To assess the need for medication management support for seniors in a supportive housing setting; to profile a pharmacist's medication management interventions; and to evaluate the costs, barriers, facilitators, and impact of a MMP. Method: Eleven seniors' apartment buildings in Peel region, served by 1 supportive housing provider, were randomized to experimental or control groups. Seniors in experimental buildings were referred to the MMP by supportive housing supervisors, health care professionals, or themselves. A pharmacist conducted in-home medication reviews. Her drug therapy assessment and recommendations were faxed to the family physician, and shared with other health care providers and caregivers as appropriate. Medication counselling and management aids were provided as needed. On average, clients received 1.7 follow-up visits or phone calls. Medication regimen complexity, adherence, and costs will be compared between groups at 3 months. Additional measures in the experimental group include number of pharmacist-identified medication problems and interventions, acceptance of prescribing recommendations, client and health care provider satisfaction, and service cost. Results: Almost 100 clients have received the service. Of the first 50 clients, 83% were female, with a mean age of 77.7 years and an average of 8 prescription drugs and 2 nonprescription medicines each. The pharmacist identified 2.5 medication problems per client and made 1.7 prescriber interventions and 1.1 client interventions. The most common medication problem (31%) was needing an additional drug and 67% of prescribing recommendations were known to be adopted or accepted. The service required 3.9 hours of pharmacist time per client. Data analysis is in progress. Implications for pharmacists: In-home medication management reviews improve seniors' drug therapy. Opportunities exist for pharmacists to provide this service in nontraditional settings, such as supportive housing or home care programs, thus increasing access and integrating primary care and community care providers in a coordinated medication support system for seniors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».