Evidence for pharmacist care in the management of hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a major risk factor for cardiovascular diseases and mortality, affecting about 20% to 30% of North American adults.1,2 Although treatment of hypertension can substantially reduce this risk,3 hypertension in primary care remains underdetected, undertreated and poorly controlled.2,4,5 For example, despite substantial improvement, half of North American–treated patients with hypertension remain uncontrolled.2,4,5 Innovative models of care are therefore needed to improve patient outcomes, particularly in light of the heavy workload and shortage of family physicians in most health care systems. Some authors advocate a greater use of community-based models of care6 with the involvement of nonphysician clinicians, such as pharmacists and nurses, as a promising avenue to improve hypertension care and, more broadly, chronic disease management.7-9 Given their accessibility and drug therapy expertise, pharmacists are a logical choice and a valuable asset to improve hypertension management—alone or via team-based care.7,10-13 Indeed, there have been many trials of pharmacist care. We recently combined and updated 2 systematic reviews and meta-analyses of randomized controlled trials evaluating the effect of pharmacist interventions—alone or as part of collaborative care—on blood pressure outcomes among outpatients.12,14 Details about the type of pharmacist intervention (including description and frequency), the involvement of other health care professionals within collaborative care setting, the care setting and the characteristics of participants were also examined.14 The research methods (search strategy, study selection and data extraction) are given in detail in the original publication.14
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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 | 0,035 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,002 |
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 ».