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Enregistrement W2990095373 · doi:10.1093/eurpub/ckz187.161

Improving access to post-exposure prophylaxis for Lyme disease: a role for community pharmacists

2019· article· en· W2990095373 sur OpenAlexaffabout
Geneviève Baron, Linda Pinsonneault, A. Binet, C-A Philie, M Bonapace-Potvin, Sayuri Lio

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineLyme diseasePharmacistPublic healthPharmacyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Issue Virtually non-existent in Eastern Townships (ET) before 2010, Lyme disease incidence rate reached 52 confirmed cases per 100 000 in some districts in 2018, leading to post-exposure prophylaxis (PEP) recommendation by public health. To improve access to PEP, community pharmacists can now screen and initiate PEP under a collaborative practice agreement (CPA) with the regional Medical Officer of Health. Knowledge, attitudes and practices of pharmacists regarding Lyme disease PEP were surveyed after implementation of this measure. Description of the problem 312 community pharmacists practicing in ET were invited, in October 2018, to complete an online survey, based on Godin’s integrative model (2012), with questions on professional characteristics, knowledge of CPA, attitudes about PEP, and facilitators and barriers to the use of CPA. Pharmacist’s practices were evaluated using 8 clinical vignettes. Vignette-specific and a global score were calculated. Bivariate analyses were done to test the association between global score and knowledge, attitudes, facilitators and barriers. Results Response rate was 13.8%. Most pharmacists knew (97.4%) and were in favor (93.1%) of the CPA, and believed it was effective to prevent Lyme disease (96.4%). The main barriers reported to using the CPA were related to the assessment of PEP criteria. With regards to practice, pharmacists answered correctly for clients presenting all criteria for PEP (80.6%), aged < 8 y.o. (51.6%), who had their tick removed for >72 hrs (67.7%), already presenting with symptoms (32.3%) or who had exposure in a non-endemic area (38.7%). Finally, none of the variables studied were associated with the global score. Lessons This measure has now been expanded in other endemic regions in Quebec and a provincial CPA is under development. These results will help guide the development of the provincial CPA, specifically to better consider and to provide guidance regarding PEP contraindications. Key messages Pharmacist-initiated PEP is an innovative approach to increase timely population access to an essential preventive measure in the fight against Lyme disease in endemic districts. Additional guidance is required for pharmacists with regards to assessment of PEP criteria in future CPAs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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