Supplying Pharmacist Home Visit and Anticoagulation Professional Consultation During Transition of Care for Patients With Venous Thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to assess the feasibility, satisfaction, and effectiveness of a care transition intervention with pharmacist home visit and subsequent anticoagulation expert consultation for patients with new episode of venous thromboembolism within a not-for-profit health care network. METHODS: We randomized patients to the intervention or control. During the home visit, a clinical pharmacist assessed medication management proficiency, asked open-ended questions to discuss knowledge gaps, and distributed illustrated medication instructions. Subsequent consultation with anticoagulation expert further filled knowledge gaps. At 30 days, we assessed satisfaction with the intervention and also measured the quality of care transition, knowledge of anticoagulation and venous thromboembolism, and anticoagulant beliefs (level of agreement that anticoagulant is beneficial, is worrisome, and is confusing/difficult to take). RESULTS: The mean ± SD time required to conduct home visits was 52.4 ± 20.5 minutes and most patients agreed that the intervention was helpful. In general, patients reported a high-quality care transition including having been advised of safety issues related to medications. Despite that, the mean percentage of knowledge items answered correctly among patients was low (51.5 versus 50.7 for intervention and controls, respectively). We did not find any significant difference between intervention and control patients for care transition quality, knowledge, or anticoagulant beliefs. CONCLUSIONS: We executed a multicomponent intervention that was feasible and rated highly. Nevertheless, the intervention did not improve care transition quality, knowledge, or beliefs. Future research should examine whether alternate strategies potentially including some but not all components of our intervention would be more impactful.
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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 ».