Sensitivity of Patient Outcomes to Pharmacist Interventions. Part I: Systematic Review and Meta-Analysis in Diabetes Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmacists participate in managing diabetes therapy. Despite many reviews, few have quantified the impact of pharmacists' interventions. OBJECTIVES: To identify outcomes sensitive to pharmacists' interventions and quantify their impact through critical literature review. METHODS: All original research describing the impact of pharmacists' interventions in the management of diabetic pharmacotherapy was sought in International Pharmaceutical Abstracts, MEDLINE, Embase, Cochrane Register, and Cumulative Index to Nursing & Allied Health Literature from inception through 2006. Two independent reviewers identified articles, compared results, and settled differences through consensus. The Downs-Black scale was used to assess quality. Data included intervention type, patient numbers, demographics, study characteristics, instruments used, data compared, and outcomes reported. A random-effects meta-analysis combined amenable results. RESULTS: Of 302 articles identified, 108 involved pharmacists' interventions; 36 addressed diabetes (14 medical clinics, 11 community pharmacies, 7 ambulatory care clinics, 4 hospital wards, 1 physician's office, 1 prison, and 3 in both medical clinics and community pharmacies; 1 did not describe its practice site). Research designs included randomized (n = 18) and nonrandomized (n = 9) controlled trials, pre- and postobservational cohorts (n = 2), retrospective cohort study (n = 1), chart reviews (n = 5), and database study (n = 1). Diabetes education (69%) and medication management (61%) were the most frequently used interventions. Mean +/- SD quality was 62 +/- 11% (fair). Fifty-one (69%) study results were sensitive. Meta-analysis of data from 2247 patients in 16 studies found a significant reduction in hemoglobin A1C (A1C) levels in the pharmacists' intervention group (1.00 +/- 0.28%; p < 0.001) but not in controls (0.28 +/- 0.29%; p = 0.335). Pharmacists' interventions further reduced A1C values 0.62 +/- 0.29% (p = 0.03) over controls. CONCLUSIONS: A1C is sensitive to pharmacists' interventions. Several potentially sensitive outcomes were identified, but too few studies were available for quantitative summaries. More research is needed.
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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 | 0,132 | 0,309 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».