A review of pharmacy‐led interventions: identification of facilitators and barriers for the design of a new model of care for asthma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this narrative review was to determine the facilitators and barriers identified in pharmacy‐led interventions that improve outcomes in patients with asthma and support the implementation of interventions in practice. EMBASE, Web of Science, Google Scholar, and PubMed were used to identify 17 relevant articles. Seven studies were randomised controlled studies and 10 were one‐arm, pre‐post evaluations of all participants enrolled. Questionnaires assessing asthma control, medicine adherence, and knowledge about asthma were used, while checklists were used to assess inhaler technique. Studies with planned interventions in a clinic or general practice setting and lasting for 6 months (compared to longer interventions of 48 weeks) were more successful in retaining participation in the program. Education was the key intervention in which inhaler technique training was the most common. Knowledge about the disease, its aetiology, trigger factors, and medication used were covered in 10 of the studies. Fifteen of the articles reported an improvement in the asthma of patients receiving intervention by the pharmacist, measured by their asthma control test scores, emergency department visits, or reduced emergency steroid prescriptions. This review highlights five key requirements for the success of pharmacy‐based interventions for asthma management: (a) developing and maintaining a skilled workforce; (b) close proximation of a general practitioner practice or clinic to the pharmacy; (c) patient education on the disease and medicine; (d) structured and standardised intervention and assessment; and (e) length of the intervention suitable to the pharmacist and the patient.
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 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».