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Enregistrement W2604811077 · doi:10.1177/1715163517702167

Development of a Pharmacist REferral Program in a primary cARE clinic (PREPARE): A prospective cross-sectional study

2017· article· en· W2604811077 sur OpenAlexafffundvenueabout
Arden R. Barry

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineInterquartile rangeReferralPolypharmacyPharmacistCross-sectional studyAmbulatoryProspective cohort studyFamily medicineAmbulatory careEmergency medicinePediatricsHealth carePharmacyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasing demand for ambulatory health care services has led to the development of primary care multidisciplinary teams that include pharmacists. The objective of this study was to characterize referrals to a pharmacist in a primary care clinic (PCC) based in Chilliwack, British Columbia. METHODS: This prospective cross-sectional study included all patients referred to the PCC pharmacist over 12 months (May 2015 to April 2016). Data regarding the source/reason for referral, patient demographics, medical problems/medications and number/category of identified drug therapy concerns (DTCs) were collected. RESULTS: A total of 137 referrals were received. Mean age was 60 years and 59% were female. Twenty patients (15%) did not attend their appointment. Fifty-eight percent were new clinic patients identified using a Medication Risk Assessment Questionnaire (MRAQ), 30% were from PCC clinicians and 12% were from community family physicians. The most common reason for referral was for a medication review (82%). Median number of medical problems and medications per patient were 7 (interquartile range [IQR] 5) and 11 (IQR 7.5), respectively. A total of 460 DTCs were identified (median 4 per patient, IQR 3.5), of which 34% were medication without an indication and 28% an untreated indication. DISCUSSION AND CONCLUSION: The most common source of referrals to a PCC pharmacist was for medication reviews of new patients using an MRAQ. Most referred patients had multiple medical problems and polypharmacy, and few were referred for disease-specific management. The number of DTCs per patient was variable and, despite polypharmacy being commonplace, almost one-third of patients had an untreated indication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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