The Development of a Community Pharmacy-Based Intervention to Optimize Patients’ Use of and Experience with Antidepressants: A Step-by-Step Demonstration of the Intervention Mapping Process
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the development of a community pharmacy-based intervention aimed at optimizing experience and use of antidepressants (ADs) for patients with mood and anxiety disorders. Methods: Intervention Mapping (IM) was used for conducting needs assessment, formulating intervention objectives, selecting change methods and practical applications, designing the intervention, and planning intervention implementation. IM is based on a qualitative participatory approach and each step of the intervention development process was conducted through consultations with a pharmacists’ committee. Results: A needs assessment was informed by qualitative and quantitative studies conducted with leaders, pharmacists, and patients. Intervention objectives and change methods were selected to target factors influencing patients’ experience with and use of ADs. The intervention includes four brief consultations between the pharmacist and the patient: (1) provision of information (first AD claim); (2) management of side effects (15 days after first claim); (3) monitoring treatment efficacy (30-day renewal); (4) assessment of treatment persistence (2-month renewal, repeated every 6 months). A detailed implementation plan was also developed. Conclusion: IM provided a systematic and rigorous approach to the development of an intervention directly tied to empirical data on patients’ and pharmacists’ experiences and recommendations. The thorough description of this intervention may facilitate the development of new pharmacy-based interventions or the adaptation of this intervention to other illnesses and settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».