Patterns of drug-related problems and the services provided to optimize drug therapy in the community pharmacy setting
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Drug-related problems (DRPs) are events or circumstances involving drug therapy that actually or potentially interferes with desired health outcomes. Objectives: To assess community pharmacists' knowledge and practice regarding DRP-reduction services, as well as the barriers and factors associated with decreased provision of these services. Methods: This cross-sectional study utilized a validated questionnaire to assess pharmacists' knowledge, practice, and barriers to the provision of DRP-reduction services in the community pharmacy setting. Binary regression model was used to assess the variables associated with the practice of DRP-reduction services. Results: A total of 412 pharmacists participated in the study. The pharmacists demonstrated strong knowledge but inadequate practice of DRP-reduction services. The most reported DRPs were inappropriate combination of drugs, or drugs and herbal medications, or drugs and dietary supplements (52.4%), patients' inability to understand instructions properly (46.1%), inappropriate drug according to guidelines (43.7%), and too high dose (40.3%). The most common barriers to these services were increased workload (60.5%), limited time (53.2%), and lack of good communication skills (49.8%). The presence of a counselling area in the pharmacy increased the practice of DRP-reduction services (OR: 3.532, 95%Cl: 2.010-5.590, P < 0.001), while increased weekly working hours (OR: 0.966, 95%Cl: 0.947-0.986), P < 0.01) and serving < 10 patients daily (OR = 0.208, 95%Cl: 0.072-0.601, P < 0.01) decreased it. Conclusions: Community pharmacists' practice of DRP-reduction services showed a scope for improvement. Future pharmaceutical care initiatives should increase the number of personnel working in the pharmacy and provide them with opportunities for continued education and training in order to improve the provision of DRP services and optimize patients' 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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».