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Enregistrement W4388484412 · doi:10.1159/000535094

Virtual Pharmacy: An Integrated Collaborative Redesign Targeting Medication-Related Problems in Patients with Chronic Kidney Disease

2023· article· en· W4388484412 sur OpenAlexaff
Stephanie W. Ong, Abhijat Kitchlu, David Z.I. Cherney, Karen Ka Yan Leung, Christopher T. Chan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésMedicinePharmacyClinical pharmacyPharmacistKidney diseaseCollaborative CareNephrologyMedication therapy managementInternal medicineEmergency medicineMedical prescriptionObservational studyAdverse effectIntensive care medicineReimbursementHealth careFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Collaborative management of kidney disease relies on coordinated and effective partnerships between multiple providers. Siloed traditional health systems often result in delays, barriers to treatment access, and inefficient monitoring. METHODS: We conducted a 1-year observational mixed-methods study. We included all consecutive referrals except for patients without telephone access. We assessed 4 domains of outcomes: (1) patient and caregiver experience, (2) provider experience (e.g., physicians and pharmacists), (3) clinical outcomes specific to medication-related outcomes (e.g., adherence, adverse drug events [ADEs]), and (4) value and efficiency (i.e., medication access, defined as time to treatment and resolution of medication reimbursement issues). RESULTS: Sixty-five patients were referred to the integrated virtual pharmacy (iVRx) model. Most (72%) patients were male. Patients had a median (min, max) age of 60 (27, 85) years and were taking 8 (4, 13) medications. Compared with traditional care delivery models, medication access improved for 56% of participants. Direct home delivery of medication resulted in 91% of patients receiving prescriptions within 2 days of a nephrologist visit. During more than 2,000 pharmacist-patient encounters, 208 ADEs were identified that required clinician intervention to prevent patient harm. When these ADEs were classified by severity, 53% were mild, 45% were moderate (e.g., delaying dose titration in patients initiated on glucagon-like peptide 1 (GLP-1) agonists due to intolerable gastrointestinal side effects), and the remaining 2% of ADEs were severe, meaning clinical intervention was required to prevent a serious outcome (e.g., uncontrolled blood pressure, prevention of acute kidney injury). Nephrologists reported high satisfaction with iVRx, citing efficiency, timely response, and collaboration with pharmacists as key facilitators. Of the 65 patient participants, 98% reported being extremely satisfied. CONCLUSIONS: The iVRx is an acceptable and feasible clinical strategy. Our pilot program was associated with improved kidney care by increasing medication access for patients and avoiding potential harms associated with ADEs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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