A Pilot Project for Clinical Pharmacy Services in a Clinic for Children With Medical Complexity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary objective of the project was to assess the impact of clinical pharmacy services in a clinic for children with medical complexity. Secondary objectives were to identify and characterize the drug-related needs of these patients and to describe and develop the role of a pharmacist in the clinic. METHODS: This was a prospective descriptive study in which a clinical pharmacist staffed the clinic for children with medical complexity for 11 weeks, from January to March 2011. This allowed for the collection of baseline data, such as patient characteristics and measurements of pharmacist workload and assessment (eg, types of drug therapy problems, medication reconciliation, medication teaching). RESULTS: A pharmacist participated in 46 clinic visits with 43 patients, identifying a total of 42 drug therapy problems. Of the 42 problems, 35 actual and 7 potential drug problems were identified, resulting in approximately 1 problem per patient. The most common actual problems included "dose too small" (37.1%) and "patient requires a medication for untreated condition" (20%). Common potential problems included "drug interactions" (43%) and "adverse effects" (57%). CONCLUSIONS: The pilot study demonstrates that children with medical complexity are at high risk for drug therapy problems and the presence of a clinic pharmacist is beneficial in the identification, prevention, and resolution of drug therapy problems, while helping ensure continuity of care in this population.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».