Exploring the perspectives and strategies of Ontario community pharmacists to improve routine follow-up for patients with diabetes: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication reviews are a fundamental activity carried out as part of comprehensive care delivered by pharmacists. Varying programs that reimburse pharmacists for conduct of medication reviews are in place in different jurisdictions in Canada and other countries around the world. The MedsCheck Diabetes (MCD) program is a publicly funded service in Ontario, Canada, offered to patients with type 1 or type 2 diabetes. Through this service, pharmacists can complete a focused medication review with advice, training, monitoring and follow-up diabetes education. Although pharmacists can be reimbursed for patient follow-up activities, a low number of follow-up medication reviews are billed through this program. METHODS: The study explores the barriers and facilitators that community pharmacists in Ontario experience in conducting routine monitoring and follow-up of patients with diabetes. Using a descriptive content analysis approach study, semistructured interviews were conducted with a convenience sample of 8 community pharmacists working in Ontario. RESULTS: Three main themes emerged: the design of the MCD program, the state of community pharmacy and collaboration and relationships. These themes demonstrate challenges and potential strategies recognized by community pharmacists to conduct routine diabetes follow-up through the MCD program. CONCLUSION: This study found that the design of the MedsCheck Diabetes program, the community pharmacy environment and the relationships between pharmacists, patients and prescribers can pose a challenge in the conduct of routine monitoring and follow-up through the MedsCheck Diabetes program.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».