The Impact of a Primary Care, Pharmacist-Driven Intervention in Patients with Chronic Non-Cancer Pain—A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pain is a prevalent condition, experienced by 15.3% to 55% of Canadians, that is difficult to manage. With their broad accessibility and expertise on drugs, primary care pharmacists can help patients optimize their pain management. Methods: The objective of this study is to examine the effectiveness of a primary care, pharmacist-driven chronic pain intervention on pain and quality of life in patients with chronic non-cancer pain. A three-month naturalistic prospective study was conducted in primary care settings (five community pharmacies and one Family Health Team) across Ontario, Canada with a total of six pharmacists and 19 study participants. The primary care, pharmacist-driven chronic pain intervention consisted of patient assessments, medication reviews, care plan recommendations, and patient education. In order to evaluate the effectiveness of the intervention, pain intensity, pain interference, and quality of life were evaluated at baseline and at follow up (week 2 and month 3). Results: Trends towards improvement in pain and quality of life were found, however, these improvements were not statistically significant at follow up (month 3). Conclusions: This study provides the foundational research required to better understand the impact of Ontario pharmacists’ extended role in pain management in non-cancer patients within multiple primary care settings (e.g., Family Health Team, etc.) and has illustrated the importance of modifying and customizing care plans in patients with chronic pain. A larger sample size with tailored outcome measures may be necessary to better highlight significant improvements in pain and quality of life in patients with chronic non-cancer pain using a primary care, pharmacist-driven 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».