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Enregistrement W2965546869 · doi:10.1177/1715163519861420

Medication management issues identified during home medication reviews for ambulatory community pharmacy patients

2019· article· en· W2965546869 sur OpenAlexafffundvenueabout
John Papastergiou, Mathew Luen, Simona Tencaliuc, Wilson Li, Bart J. F. van den Bemt, Sherilyn K. D. Houle

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)University of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Pharmacy
Mots-clésMedicinePharmacyAmbulatoryMedication therapy managementPolypharmacyAdverse effectFamily medicineMedical prescriptionAmbulatory carePharmacotherapyCommunity pharmacyPharmacistEmergency medicineHealth careIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The health risks associated with poor medication practices in the home suggest that patients would benefit from home-based medication reviews that could detect and resolve these issues. However, remuneration for home visits often excludes ambulatory, nonhomebound patients. A subset of these patients have issues that cannot be adequately identified and resolved during the course of a typical pharmacy-based medication review. Purpose: This study aims to characterize the prevalence and nature of “hidden in the home” medication management issues in nonhomebound patients. Methods: Pharmacists facilitated subject enrollment among patients at 6 community pharmacies in Toronto over a 15-month period, from January 2016 to March 2017. Patients taking 5 or more chronic medications who were ambulatory (able to visit the pharmacy) and scored 3 points or higher on a prescreening questionnaire were invited to participate. Visits included a standard medication review, the identification of drug therapy problems and an assessment of the patient’s medication and organization/storage practices, followed by a medication cabinet cleanup. Results: One hundred patients were recruited, with a mean age of 76.9 years and taking on average 10 chronic medications. Pharmacists identified a total of 275 drug therapy problems (2.75 per patient). The most common issues reported additional therapy required (23.6%), nonadherence (23.3%) and adverse drug reactions (17.8%). For those patients 65 years or older (87%), 32% were found to be using at least 1 medication on the Beers Criteria list, while 6% were using 3 or more. Sulfonylureas, non-steroidal anti-inflammatory drugs and short-acting benzodiazepines were the most commonly implicated drugs. Medications were removed from the homes of 67% of the patients, with expiry of medication being the most common reason for removal (54.2%). The mean duration of a home visit was 49.5 minutes. Conclusion: Pharmacist-directed home medication reviews offer an effective mechanism to address the pharmacotherapy issues of patients taking multiple medications. These findings highlight the frequency of medication management issues in this group and suggest that home medication reviews could serve to minimize inappropriate use of medication and maximize health care cost savings in this unique patient population. Can Pharm J (Ott) 2019;152:xx-xx.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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