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Enregistrement W3134296517 · doi:10.4140/tcp.n.2021.159

Impact Analysis of a Pharmacist-Led Home-Medication Review Service Within an Interprofessional Outreach Team

2021· article· en· W3134296517 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Senior Care Pharmacist · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachService (business)PharmacistMedication therapy managementMEDLINEProgram evaluationService delivery framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the demographic and clinical characteristics of frail and homebound communitydwelling older patients receiving a home medication review (HMR) conducted by a home-visiting pharmacist; the types of drug therapy problems (DTPs) that were identified; the types of clinical interventions being recommended and their implementation rate. DESIGN: Retrospective, cross-sectional chart-review study using data from patient records. SETTING: Homes of patients receiving a HMR by a community pharmacy-based consulting home-visiting pharmacist. PATIENTS: 171 patients received a HMR between January 1, 2016, and May 31, 2018. INTERVENTION: Patients received a comprehensive HMR by a home-visiting pharmacist working as a member of an interprofessional geriatrics team. MAIN OUTCOME MEASURES: Charlson Comorbidity Index (CCI) score, comorbidities, use of potentially inappropriate medications, DTPs identified, number and type of clinical interventions being recommended and successfully implemented. RESULTS: Patients had a mean age of 81 years (range: 54-100 years), majority were 65 years of age or older (95%), and female (59%). Fifty-three percent of patients had a CCI score of 1 to 2, and 93.6% were experiencing multi-morbidity and polypharmacy. Patients used an average of 13.0 medications, and 76.1% were found to be using at least 1 potentially inappropriate medication. In total, the home-visiting pharmacist identified 827 DTPs and made 1088 recommendations with a successful implementation rate of 74%. CONCLUSIONS: Frail and homebound communitydwelling older adults referred for a HMR were observed to be using a high number of medications with a significant number of DTPs identified. Offering HMRs was an effective method for a community-based pharmacist to make acceptable recommendations to optimize medication therapy management for frail older patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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