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Enregistrement W4221105278 · doi:10.1016/j.rcsop.2022.100125

A collaborative strategy with community pharmacists and physicians to improve patient experience and implement quality standards for patients with depression

2022· article· en· W4221105278 sur OpenAlexaff
Anastasia Shiamptanis, Jenn Osesky, Joanna de Graaf-Dunlop

Notice bibliographique

RevueExploratory Research in Clinical and Social Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFeelingFamily medicinePharmacistMental healthNursingCollaborative CareDepression (economics)Health carePatient experiencePopulationPharmacyPrimary carePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The experience for patients with mental health disorders may be negatively impacted by the barriers to care, such as low health care provider-to-population ratios, travel time to reach service providers, higher hospital readmission rates, and local demand for services, especially in suburban and rural areas. Objectives: The project aimed to design a model in which physicians and pharmacists collaborate to provide comprehensive care to patients with depression in two northern communities and improve the patient and provider experience. Methods: Pharmacists and primary care physicians developed a model in which patients starting on new antidepressant medications received regular follow-up care and education on adjunct therapies from the community pharmacists instead of the physician. The patient and provider experiences were measured through surveys. Results: Out of the 14 patients who completed the patient survey, 13 reported feeling more supported by receiving follow-up care from pharmacists. Out of the 5 providers who completed the provider survey, 4 reported that the physician-pharmacist collaboration and additional support were helpful to patients. Conclusion: Overall, the project positively impacted patient experience and providers perceived value in the shared-care model.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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