Sensitivity of Patient Outcomes to Pharmacist Interventions. Part III: Systematic Review and Meta-Analysis in Hyperlipidemia Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hyperlipidemia increases the risk of cardiovascular diseases, and control is pivotal for preventing disease complications. Multidisciplinary interventions, including those performed by pharmacists, are important for improving patients' outcomes. OBJECTIVE: To quantify the impact of pharmacist interventions in enhancing patients' outcomes. METHODS: Two reviewers searched International Pharmaceutical Abstracts, MEDLINE, EMBASE, The Cochrane Central Register of Controlled Trials, 3rd Quarter, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (all from inception to July 2007) for pharmacist interventions in hyperlipidemia. Quality was assessed using the Downs-Black scale. Data extracted included the number of patients enrolled; study characteristics; intervention type; and pre- and postintervention measures for low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), triglycerides, total cholesterol, adherence, and quality of life. A random effects meta-analysis combined data. Heterogeneity of effects was tested using chi(2) analysis. Publication bias was assessed using funnel plots and the Begg-Mazumdar statistic. RESULTS: Forty-eight studies were found; 23 met inclusion criteria. Study settings included medical clinic/center (n = 12), community pharmacy (n = 8), hospital (n = 2), and patient homes (n = 1). Article quality was good (71% +/- 7.0%). Patient education (78%) and medication management (74%) were the most common interventions. Total cholesterol was significantly reduced from baseline (mean +/- SD; 34.3 +/- 10.3 mg/dL; p < 0.001) and above that for controls (22.0 +/- 10.4 mg/dL; p = 0.034). LDL-C was reduced significantly from baseline (32.6 +/- 11.3 mg/dL; p = 0.004), but not significantly more than controls (17.5 +/- 10.9 mg/dL; p = 0.109). A clinically relevant but not statistically significant reduction in triglycerides was found. No impact on HDL-C levels was found. Patients' adherence to pharmacotherapeutic regimens and quality of life were considered possibly not sensitive and possibly sensitive to pharmacist interventions, respectively. CONCLUSIONS: Total cholesterol is sensitive to pharmacist interventions, while LDL-C and triglyceride levels are possibly sensitive to those interventions. Further research is required for these outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».