Content and impact of pharmacy services for patients with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medicines optimisation is important for the management of Parkinson's disease (PD). As many patients with PD have other long-term conditions, treatment is complex and risk of adverse events for these patients is high. OBJECTIVE: To explore the role of pharmacists and impact of pharmacy interventions for PD patients. METHODS: We comprehensively searched PubMed, Embase, the Cochrane Library and Chinese databases Sinomed, China National Knowledge Infrastructure to identify studies reporting pharmacist interventions and pharmacy services for PD patients using a predefined search strategy. The search period was from inception to March 2019. We also manually searched the reference list of included studies and ClinicalTrials.gov. We conducted meta-analyses to synthesize the evidence quantitatively. RESULTS: A total of 1607 studies were identified by applying the search criteria. After screening, 19 cross-sectional and case-controlled studies with 1458 PD patients from 9 countries were included. Pharmacist interventions for PD patients most commonly related to adverse drug reactions (ADRs) (13 studies), adherence assessment (12 studies), medication review (12 studies), identification of drug interactions (11 studies), monitoring response to medication therapy (11 studies), identification of inappropriate medication (11 studies), and patient education (10 studies). Most pharmacy services were provided in outpatient settings (13 studies). Reported impact measures included adherence (8 studies), quality of life (7 studies), and identification of drug-related problems (6 studies) such as ADRs (393 times out of 1760 times, 22.33%, 6 studies), inappropriate drug choice (349 times, 19.83%, 6 studies), inappropriate dosage (335 times, 19.03%, 6 studies), inappropriate drug use (257 times, 14.60%, 3 studies) and drug-drug interactions (146 times, 8.3%, 4 studies). Pooled results from 3 studies indicated no statistically significant impact of pharmacy services on all subscales of PD Questionnaire-39. CONCLUSION: ADRs were the most widely reported drug-related problems for PD patients; pharmacy services may have a role to play in medication adherence but were not found to impact on quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».