The appointment-based model in community pharmacies: Patient demographics and reimbursable clinical services uptake in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Community pharmacies typically require patients to request medication refills. The appointment-based model (ABM) is a proactive approach that synchronizes refills and schedules patient-pharmacist appointments. These appointments provide opportunities for medication reviews, medication optimization and health promotion services. The primary aim of this study was to describe the types of patients who received an ABM service in a community pharmacy in Ontario in 2017. The secondary aim was to describe reimbursable clinical service uptake. Methods: In September 2017, the ABM was implemented across 3 Ontario community pharmacies within a Canadian pharmacy banner. Patients who filled at least 1 chronic oral medication and consented to enrolment were eligible. In December 2018, data were extracted from pharmacies using pharmacy management software. Descriptive statistics and frequencies were generated. Results: Analysis of 131 patients (51.1% female; mean ± SD age 70.8 ± 10.5 years) revealed patients were dispensed a mean ± SD of 5.1 ± 2.7 medications, and 73 (55.7%) experienced polypharmacy. Hypertension (87.8%) and dyslipidemia (68.7%) were the most common medical conditions. There were 74 (56.5%) patients who received ≥1 medication review service (MedsCheck). Of 79 unique drug therapy problems (DTPs) identified, the most common categories related to patients needing additional drug therapy and adverse drug reactions. Discussion and conclusion: Patients enrolled in the ABM were generally older adults experiencing polypharmacy. The ABM presented opportunities for DTP identification and delivery of reimbursed services. Findings support continued exploration of the ABM to support integration of clinical services within community practice.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».