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Enregistrement W4392747900 · doi:10.1016/j.sapharm.2024.03.005

Impact of pharmacist-delivered interventions on pain-related outcomes: An umbrella review of systematic reviews and meta-analyses

2024· review· en· W4392747900 sur OpenAlexaff
Sunil Shrestha, Ayesha Iqbal, Siew Li Teoh, Saval Khanal, Siew Hua Gan, Shaun Wen Huey Lee, Vibhu Paudyal

Notice bibliographique

RevueResearch in Social and Administrative Pharmacy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOPsychological interventionSystematic reviewMedicineMEDLINEPharmacistMeta-analysisInclusion (mineral)Quality of life (healthcare)ScopusHealth careFamily medicinePhysical therapyNursingPharmacyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pain is a significant healthcare challenge, impacting millions worldwide. Pharmacists have increasingly taken on expanded roles in managing pain, particularly in primary and ambulatory care contexts. This umbrella review aims to systematically evaluate evidence from published systematic reviews that explore the impact of pharmacist-delivered interventions on clinical, humanistic, and economic outcomes related to pain. METHODS: A systematic search was conducted across six electronic databases, including Ovid Embase, MEDLINE, CINAHL, Scopus, CENTRAL, APA PsycINFO, and DARE, from inception until June 2023. Prior to inclusion, two independent reviewers assessed study titles and abstracts. Following inclusion, an assessment of the methodological quality of the included studies was conducted. AMSTAR 2 was used to evaluate the methodological quality of the included SRs. RESULTS: From 2055 retrieved titles, 11 systematic reviews were included, with 5 out of 11 being meta-analyses. These SRs encompassed diverse pharmacist-led interventions such as education, medication reviews, and multi-component strategies targeting various facets of pain management. These findings showed favorable clinical outcomes, including reduced pain intensity, improved medication management, enhanced overall physical and mental well-being, and reduced hospitalization durations. Significant pain intensity reductions were found due to pharmacists' interventions, with standardized mean differences (SMDs) ranging from -0.76 to -0.22 across different studies and subgroups. Physical functioning improvements were observed, with SMDs ranging from -0.38 to 1.03. Positive humanistic outcomes were also reported, such as increased healthcare provider confidence, patient satisfaction, and quality of life (QoL). QoL improvements were reported, with SMDs ranging from 0.29 to 1.03. Three systematic reviews examined pharmacist interventions' impact on pain-related economic outcomes, highlighting varying cost implications and the need for robust research methodologies to capture costs and benefits. CONCLUSION: This umbrella review highlights the effectiveness of pharmacist-delivered interventions in improving clinical, humanistic, and economic outcomes related to pain management. Existing evidence emphasises on the need to integrate pharamacists into multi-disciplinary pain management teams. Further research is needed to investigate innovative care models, such as pharmacist-independent prescribing initiatives within collaborative pain management clinics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,031
Bibliométrie0,0260,021
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,955
Tête enseignante GPT0,762
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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