The quality of pharmacist-led community warfarin management across 2 provinces in Canada: A cross-sectional observational study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Guidelines for anticoagulation management services recommend personnel be specially trained in warfarin management and suggest using tools such as decision-support software. To date, there have been no Canadian studies documenting the quality of warfarin management using a similar guideline recommended approach. Methods: A cross-sectional, retrospective observational study was conducted to measure the quality of pharmacist-led warfarin management using point-of-care international normalized ratio (INR) testing and decision-support software in various ambulatory settings in Canada. Settings included 4 family health teams in Ontario and 40 community pharmacies across Nova Scotia. Quality was measured using time in therapeutic range (TTR) and was reported in 3 manners: mean TTR, median TTR and time-weighted mean TTR. Results: The primary outcome included 963 patients. The combined mean and median TTR for the 2019 Ontario family health teams and Nova Scotia pharmacies was 74.2% and 77.3% (interquartile range 64%-87.9%), respectively. The time-weighted mean TTR was 76.3%. Discussion: To the best of our knowledge, the TTR achieved by this model of care is the highest reported in Canadian general practice. Since Thrombosis Canada defines good-quality warfarin management as a TTR of 60% or greater, and many studies have reported an association between higher TTR values and lower rates of thrombosis and hemorrhage, this model of care may have significant benefits for patients. Conclusion: 2024;157:xx-xx.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».