Community pharmacist counseling in early pregnancy—Results from the SafeStart feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community pharmacists are available to counsel women in early pregnancy, but no studies have assessed the feasibility of such a service. OBJECTIVE: To test the feasibility of a pharmacist consultation in early pregnancy and to inform the design of a definitive trial. SETTING: Six community pharmacies in Norway from Oct. to Dec. 2017. METHOD: We evaluated recruitment approaches and an automatic data preprocessing system (ADPS) to enroll, assign participants, and distribute questionnaires. Women (≥18 years) in early pregnancy were eligible for inclusion. Participants were assigned to a pharmacist consultation (intervention group) or standard care (control group). The intervention aimed to address each woman's concerns and needs regarding medications and ailments in pregnancy, and was documented on a standard form. The women's acceptability of the intervention was measured by a questionnaire. MAIN OUTCOME MEASURES: Appropriate recruitment approaches, workflow of the ADPS, and women's acceptability of the intervention. RESULTS: Of the 35 participants recruited, 19 were recruited through Facebook. The ADPS worked well. Treatment of nausea and vomiting (NVP) (10/11) and general information about medications (8/11) were frequently discussed during the consultations (n = 11). The women reported high satisfaction with the consultation. Having the option of telephone and follow-up consultations was important to the women. CONCLUSION: It is feasible to provide community pharmacist consultations in early pregnancy. In a definitive study, the consultations should focus on NVP and general medication use and further explore social media as a recruiting tool. Both in-pharmacy and telephone consultations should be offered to deliver the intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».