Association between pharmacist-led telehealth services and improvements in cardiovascular outcomes among patients with cardiovascular risk factors: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular disease is the leading cause of death globally. Despite the effectiveness of lifestyle changes and recommended therapeutics, access to primary care and treatments to improve cardiovascular risk-factors (CRFs) remains challenging. Pharmacists and telehealth services have been proposed as potential solutions to overcome these barriers. Methods: PubMed, OVID, and CINAHL databases were searched from January 2006 to March 2023. The primary outcomes were changes from baseline in systolic/diastolic blood pressure, glycated hemoglobin (A1c), cholesterol levels, and adherence to any patient counseling. Only studies conducted in the United States and Canada were included in the review. Results: Of 110 screened bibliographic records, 14 studies were included in the review. The pharmacist-led telehealth interventions included medication therapy management, medication reviews, and counseling on lifestyle changes. Nine studies reported significant improvements with intervention, 7 studies on CRFs and 2 studies on medication adherence at the 12-month follow-up, when pharmacist-led telehealth services were compared to usual care or historical data (p < 0.05). Conclusion: This scoping review provides evidence for continued support to the development and implementation of pharmacist-led telehealth services in primary cardiovascular care. The findings suggest that pharmacist-led telehealth interventions can improve cardiovascular outcomes and adherence to drug and non-drug therapy among patients with CRFs. However, because of lack of published randomized clinical studies on patients with CRFs residing in underserved communities, future directions in research should focus on exploring the implementation of pharmacist-led telehealth services in rural or underserved communities, utilizing various payment models to enhance accessibility and feasibility.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».