Pharmacists as Care Providers for Stroke Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmacists have become an integral member of the multidisciplinary team providing clinical patient care in various healthcare settings. Although evidence supporting their role in the care of patients with other disease states is well-established, minimal literature has been published evaluating pharmacist interventions in stroke patients. The purpose of this systematic review is to summarize the evidence evaluating the impact of pharmacist interventions on stroke patient outcomes. METHODS: Study abstracts and full-text articles evaluating the impact of a pharmacist intervention on outcomes in patients with an acute stroke/transient ischemic attack (TIA) or a history of an acute stroke/TIA were identified and a qualitative analysis performed. RESULTS: A total of 20 abstracts and full-text studies were included. The included studies provided evidence supporting pharmacist interventions in multiple settings, including emergency departments, inpatient, outpatient, and community pharmacy settings. In a significant proportion of the studies, pharmacist care was collaborative with other healthcare professionals. Some of the pharmacist interventions included participation in a stroke response team, assessment for thrombolytic use, medication reconciliation, participation in patient rounds, identification and resolution of drug therapy problems, risk-factor reduction, and patient education. Pharmacist involvement was associated with increased use of evidence-based therapies, medication adherence, risk-factor target achievement, and maintenance of health-related quality of life. CONCLUSIONS: Available evidence suggests that a variety of pharmacist interventions can have a positive impact on stroke patient outcomes. Pharmacists should be considered an integral member of the stroke patient care team.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».