Pharmacist‐led optimization of heart failure medications: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medications are a cornerstone of treatment of heart failure (HF) with reduced ejection fraction, thus pharmacists are valuable members of the multidisciplinary team approach to long‐term patient management. As pharmacists' scope of practice has expanded, growing evidence shows an evolution in pharmacists' roles in the care of patients with HF. To synthesize the literature describing implementation of pharmacist‐led medication titration and clinical assessments on outcomes in ambulatory patients with HF. MEDLINE, Embase, and Cochrane Controlled Register of Trials were searched from 2007 to March 18, 2020. English language articles that evaluated implementation of pharmacist‐led medication titration in ambulatory patients with HF. Studies with interventions that involved pharmacists prescribing to initiate, modify, or discontinue medications with independent authority or under a collaborative practice agreement were considered. Ten retrospective studies from 718 identified articles were included. All studies incorporated pharmacist‐led guideline‐directed medical therapy (GDMT) titration, two with independent pharmacist prescribing in a multidisciplinary HF clinic, and seven in a pharmacist‐only clinic. Patients were referred from both inpatient and outpatient settings and had an average reported range of 1–5.7 visits with pharmacists. While four studies exclusively included patients with HF and ejection fraction below 45%, the mean ejection fraction of all included patients ranged from 20% to 42%. Four studies showed an increased proportion of patients on GDMT or target doses after pharmacist prescribing. Four out of six studies showed a significant decrease in all‐cause hospitalizations and one of two studies reported a significant decrease in all‐cause mortality rate with intervention. This study found that pharmacist‐led medication optimization increased the use of GDMT in ambulatory patients with HF, and may be associated with fewer hospitalizations and deaths. Future randomized controlled trials should evaluate the impact of adding pharmacist‐led HF medication optimization to standard of care on clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».