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Enregistrement W3105945900 · doi:10.71781/4846

Développement d’un outil électronique d’aide à la prise en charge des patients non adhérents aux médicaments à usage chronique adapté aux besoins des pharmaciens communautaires

2019· dissertation· fr· W3105945900 sur OpenAlexfundaboutno aff
Rébecca Fénélon-Dimanche

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les pharmaciens communautaires ont accès en tout temps aux informations concernant les renouvellements d’ordonnance et ont une interaction fréquente avec les patients. Ils sont donc les professionnels de la santé les mieux placés pour intervenir auprès des patients non adhérents à leurs médicaments. Il serait donc pertinent de développer un outil électronique d’aide à la prise en charge des patients non adhérents aux médicaments à usage chronique (e-AdPharm) adapté aux besoins des pharmaciens. Pour ce faire, ce projet a été mené selon un devis mixte. Dans un premier temps, un sondage a été acheminé aux pharmaciens communautaires du Québec afin d’obtenir un portrait global de leur pratique concernant la mesure de l’adhésion et des interventions réalisées auprès des patients pour optimiser l’adhésion. Les résultats du sondage nous indiquent que la méthode la plus utilisée pour identifier les patients non adhérents est le nombre de jours de retard entre les renouvellements, alors que les principales barrières rencontrées pour mesurer l’adhésion sont le manque de temps et le manque d’information sur les ordonnances. La principale intervention réalisée auprès des patients non adhérents est le conseil verbal et les principales barrières pour intervenir sont la réaction négative du patient et le manque de temps. Dans un deuxième temps, quatre groupes de discussion ont été organisés afin de questionner les pharmaciens communautaires sur le développement d’un prototype d’outil électronique pour la prise en charge de l’adhésion. Les pharmaciens souhaitent que l’adhésion soit mesurée sous forme de pourcentage et présentée dans un tableau utilisant un code de couleurs déterminé selon le niveau d’adhésion. Ils ont aussi manifesté un grand intérêt pour l’ajout d’une section permettant le suivi de l’adhésion, incluant un horizon temporel des interventions réalisées et à faire et les causes de la non-adhésion.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreMéthodes

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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