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Enregistrement W4220874000 · doi:10.1017/s0714980821000672

Experience and Appreciation of Health Care Teams Regarding a New Model of Pharmaceutical Care in Long-Term Care Settings

2022· article· en· W4220874000 sur OpenAlexaffabout
Véronique Turcotte, Edeltraut Kröger, Rachel Rouleau, Étienne Durand, Karine Poirier, Line Guénette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)CLARITYNursingHealth carePsychological interventionMedicineScope (computer science)Long-term care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In long-term care (LTC) homes, the management of frail older residents' pharmacotherapy may be challenging for health care teams. A new pharmaceutical care model highlighting the recently expanded scope of pharmacists' practice in Quebec, Canada, was implemented in two LTC homes. This study aimed to evaluate health care providers' experience and satisfaction with this new practice model. Twenty-three semi-structured interviews were performed and analyzed thematically. Positive results of the model have been identified, such as increased timeliness of interventions. Barriers were encountered, such as lack of clarity regarding roles, and suboptimal communication. The increased involvement of pharmacists was perceived as useful in the context of scarce medical resources. Although requiring time and adjustments from health care teams, the new model seems to contribute to the health care providers' work satisfaction and to positively influence the timeliness and quality of care offered to LTC residents.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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