Pharmacy Practice Standards for Outpatient Nephrology Settings
Notice bibliographique
Résumé
Patients with kidney disease represent a medically complex group of patients with high medication burdens that could benefit from clinical pharmacy services as part of the interdisciplinary care team to optimize medication use. The "Advancing American Kidney Health" executive order includes new value-based reimbursement models to be tested by the Center for Medicare and Medicaid Innovation beginning January 2021 and January 2022. Advancing American Kidney Health executive order poses opportunities for the inclusion of comprehensive medication management. Following an iterative process integrating input from a diverse expert panel, published standards, clinical practice guidelines, peer review, and stakeholder feedback, our group developed practice standards for pharmacists caring for patients with kidney disease in health care settings. The standards focus on activities that are part of direct patient care and also include activities related to public health and advocacy, population health, leadership and management, and teaching, education and dissemination of knowledge. These standards are intended to be used by a variety of professionals, from pharmacists starting new practices to practice managers looking to add a pharmacist to the clinical team, to create standardization in services provided.
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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 | 0,081 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».