Drug-Related Problems Identified in a Workplace Asthma Self-Management Program
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: Drug-related problems (DRPs) commonly lead to many adverse outcomes in patients with asthma. The objective of this study was to identify DRPs, potential DRPs, and non-DRPs in a workplace asthma self-management program. Methods: “Inspire at Work” is a unique workplace asthma self-management program that is a partnership between Medavie Blue Cross (a benefits carrier) and 7 large employers in New Brunswick. As part of this program, a certified asthma educator conducted 4 in-depth assessments for each participant. The reports from these assessments were independently reviewed by a pharmacist-researcher to classify the drug-related problems, potential DRPs, and non-DRPs identified by the asthma educator. Results: Ninety-nine patients completed the Inspire at Work program, and 46 DRPs were identified in 34 patients. The most common types of DRPs were untreated indications (20 patients), failure to receive drugs (12 patients), and subtherapeutic dosage (11 patients). A total of 188 problems were found — an average of 1.90 problems per patient. Conclusion: A significant number of problems in the care of patients with asthma were identified as part of this workplace asthma self-management program. Further stages in this study will examine the relationship of these problems to adverse clinical outcomes and the utilization of health care resources.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».