Integration of clinical pharmacists into an ambulatory, pediatric hematology/oncology/transplant clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe key activities performed by a newly deployed clinical pharmacist in an outpatient pediatric hematology, oncology, transplant clinic. To demonstrate how utilization of the pharmacist evolved, as indicated by changes in frequency of key activities, during the first four months of integration. DESIGN: Clinical pharmacists were made consistently available in an outpatient clinic serving hematology, oncology, transplant patients and their families. A list of key activities, based on provincial clinical pharmacist standards, was created to provide a framework for the role. Over a four-month period, the pharmacists recorded the number of times activities were performed. RESULTS: Over the data collection period, obtaining best possible medication histories (203), providing medication counseling (150), and creating adherence aids (144) were the most commonly performed activities. In comparison to the first month, key activities increased by 73% in the fourth month. Notably, providing recommendations for drug therapy (156%), assessments of adherence (122%), and best possible medication history collection (88%) increased considerably. CONCLUSIONS: The integration of a pharmacist into an outpatient pediatric hematology, oncology, transplant clinic resulted in the provision of several key clinical pharmacy services. As the role developed, activities were performed more frequently, demonstrating growth in utilization of the pharmacist.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».