Prevalence and Management of Drug-Related Problems in Chronic Kidney Disease Patients by Severity Level: A Subanalysis of a Cluster Randomized Controlled Trial in Community Pharmacies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug-related problems (DRPs) are prevalent among chronic kidney disease (CKD) patients. However, little is known about their severity and management by community pharmacists. OBJECTIVES: To (a) describe the prevalence of DRPs by severity level in CKD patients and (b) assess the effect of a training-and-communication network program in nephrology (ProFiL) on these DRPs. METHODS: This is a secondary analysis of a cluster randomized controlled trial evaluating the effect of the ProFiL-program. In 6 CKD clinics, patients at CKD stage 3 or 4 and their community pharmacists were recruited and assigned to the ProFiL group or a usual care (UC) group. Using validated criteria, 2 pharmacists identified DRPs and assessed their severity at baseline and after 12 months. The mean annual change in the number of DRPs per patient by severity level was assessed using a 2-level multivariable linear mixed-effects model. RESULTS: A total of 494 pharmacists and 442 patients participated. At baseline, the prevalence (mean number of DRPs per patient [SD]) of mild DRPs (e.g., requiring dosage adjustment) and moderate DRPs (e.g., drug adherence requiring a monitoring plan) were 0.55 (0.98) and 1.04 (1.51), respectively. After 12 months, an unadjusted incremental annual reduction of 0.34 moderate DRPs (95% CI = -0.66 to -0.01) was observed in the ProFiL group compared with the UC group. After adjustment, no between-group differences were observed. CONCLUSIONS: Among patients followed in CKD clinics, most DRPs have a moderate severity requiring specific monitoring by pharmacists. The benefit of continuing education programs, such as ProFiL, to reduce moderate DRPs remains to be determined. DISCLOSURES: This study was supported by the Canadian Institutes of Health Research (grant number: MOP-230207). Part of the study was also funded by Pfizer Canada, Leo Pharma, and Amgen. The authors declare that they have no relevant financial interests. Study concept and design were contributed by Quintana-Bárcena, Lord, and Lalonde. Quintana-Bárcena, Lord, and Lizotte were responsible for the data analysis, and Quintana-Bárcena and Berbiche performed the statistical analysis. The manuscript was written by Quintana-Bárcena and Lalonde and revised by Quintana-Bárcena and Lalonde, along with the other authors.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».