Scoping Review of Interventions Associated with Cost Avoidance Able to Be Performed in the Intensive Care Unit and Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
A framework for evaluating pharmacists' impact on cost avoidance in the intensive care unit (ICU) and emergency department (ED) has not been established. This scoping review was registered (CRD42018091217) and conducted to identify, aggregate, and qualitatively describe the highest quality evidence for cost avoidance generated by clinical pharmacists on interventions performed in an ICU or ED. Searches were conducted in PubMed, Scopus, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Cochrane Database of Systematic Reviews from inception until April 2018. The level of evidence (LOE) for each specific category of intervention was evaluated according to the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation evidence-to-decision framework. The risks of bias for articles were evaluated using Newcastle Ottawa and Cochrane Collaboration tools. The values from all interventions were inflated to 2018 U.S. dollars using the consumer price index for medical care. Of the 464 articles initially identified, 371 were excluded and 93 were included. After reviewing references from the articles included, an additional 71 articles were also reviewed. The 38 cost intervention categories were supported by varying LOEs: IA (0 categories), IB (1 category), IIA (4 categories), IIB (0 categories), III (27 categories), and IV (6 categories), and articles mostly displayed low to moderate risks of bias. Pharmacists generate cost avoidance through a variety of interventions in critically and emergently ill patients. The quality of evidence supporting specific cost avoidance values is generally low. Quantification of and factors associated with the cost avoidance generated from pharmacists caring for these patients are of paramount importance.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».