Nephrology practice and research network opinion paper: Pharmacists' perspectives on the Advancing American Kidney Health initiative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patients with chronic kidney disease (CKD) are at high risk for clinically significant medication therapy problems (MTPs) due primarily to the complex pharmacotherapy prescribed by numerous providers, and the significant changes in pharmacokinetic and pharmacodynamic properties of many medications due to their kidney disease. While MTPs are well recognized, pharmacists are not routinely involved in the health care teams that provide care for patients with CKD. The Advancing American Kidney Health initiative was announced in July 2019 and is poised to shift models of care in nephrology toward value‐based payment. This represents an opportunity for pharmacists to integrate into teams to improve quality of care and outcomes for patients with CKD. Pharmacists should engage in medication reconciliation, transitions of care, and medication‐focused kidney disease education programs within a comprehensive medication management (CMM) framework to optimize pharmacotherapy outcomes. To implement these services, pharmacists need to utilize certified pharmacy technicians, telehealth, interprofessional skills, and other tools in innovative ways. Current models of successful practice from Canada can serve as a template for United States‐based nephrology pharmacy practice. In this opinion paper, we characterize the current state of nephrology practice and identify significant opportunities for advancement. We propose metrics to evaluate pharmacy services and a framework for key stakeholder engagement which will be critical to advance the profession of pharmacy within nephrology. The Advancing American Kidney Health initiative offers a distinct opportunity to demonstrate the value of CMM provided by pharmacists in the nephrology arena to optimize patient care.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle