The Impact of Pharmacist Interventions on Quality Use of Medicines, Quality of Life, and Health Outcomes in People with Dementia and/or Cognitive Impairment: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication use in people with dementia and/or cognitive impairment (PWD/CI) is challenging. As medication experts, pharmacists have an important role in improving care of this vulnerable population. OBJECTIVE: Systematically review evidence for the effectiveness of pharmacist-led interventions on quality use of medicines, quality of life, and health outcomes of PWD/CI. METHODS: A systematic review was conducted using MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, Allied and Complementary Medicine (AMED) and Cumulative index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) databases from conception to 20 March 2017. Full articles published in English were included. Data were synthesized using a narrative approach. RESULTS: Nine studies were eligible for inclusion. All studies were from high-income countries and assessed pharmacist-led medication management services. There was great variability in the content and focus of services described and outcomes reported. Pharmacists were found to provide a number of cognitive services including medication reconciliation, medication review, and medication adherence services. These services were generally effective with regards to improving quality use of medicines and health outcomes for PWD/CI and their caregivers, and for saving costs to the healthcare system. Pharmacist-led medication and dementia consultation services may also improve caregiver understanding of dementia and the different aspects of pharmacotherapy, thus improving medication adherence. CONCLUSION: Emerging evidence suggests that pharmacist-led medication management services for PWD/CI may improve outcomes. Future research should confirm these findings using more robust study designs and explore additional roles that pharmacists could undertake in the pursuit of supporting PWD/CI.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| 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 ».