Third-party Reimbursement of Pharmacist-Led Cardiovascular and Diabetes Preventive Health Services for Workplace Health Initiatives: A Narrative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize available literature describing third-party payer reimbursement models for pharmacist-led preventive health services as part of workplace health initiatives. METHODS: A combination of search terms related to pharmacists, preventive health, and third-party reimbursement were searched in MEDLINE, EMBASE, and PubMed. Included studies described community pharmacist-led cardiovascular and diabetes preventive health service to employees older than 18 years of age as part of a workplace health program with corresponding third-party reimbursement models. Programs that were reimbursed by government resources or studies lacking reimbursement model details were excluded. One reviewer performed level 1 screening and three reviewers analyzed included studies. RESULTS: The search criteria yielded 863 results. Sixteen articles were reviewed after level 1 screening and 13 were ineligible and excluded. Three studies with varying quality of reporting were included. Reimbursement models varied from $40 USD for a 20-minute visit to $391 to $552 USD total per patient with an average of 6 visits per patient. CONCLUSION: There is a lack of quality literature describing third-party reimbursement models for pharmacist-led preventive health services, which hinders the ability to implement a standardized model. High quality studies evaluating the cost of reimbursing pharmacist-led cardiovascular preventive health services compared to the savings to the third-party payer should be performed to inform the standardization of payment models.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».