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Enregistrement W4399549991 · doi:10.1016/j.phacli.2024.04.417

Expériences des patients et perceptions des professionnels de santé sur les effets de la pratique avancée des pharmaciens en groupe de médecine de famille (GMF) : protocole

2024· article· fr· W4399549991 sur OpenAlexaffabout
A. Janoly-Duménil, Anna Maheu, G. Rouly, Marie‐Thérèse Lussier, Pierre‐Marie David, Nicolas Dugré, Line Guénette, Martin Vanier

Notice bibliographique

RevueLe Pharmacien Clinicien · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les pharmaciens pratiquent dans les Groupes de médecine de famille (GMF) au Québec depuis quelques années. En 2020, le projet de loi 31 (Loi 4) a été adopté, permettant un élargissement du champ d’exercice des pharmaciens, en particulier la possibilité de prescrire des médicaments de façon autonome dans un cadre de pratiques collaboratives via une entente de pratique avancée en partenariat (EPAP). Jusque-là n’ont été évalués ni l’expérience patient, ni l’opinion des pharmaciens communautaires sur l’impact de l’EPAP. Concernant le ressenti des équipes cliniques de GMF, l’évaluation engagée en 2022 méritait d’être confortée. L’objectif principal est d’évaluer l’expérience des patients envers les pratiques avancées des pharmaciens de leur GMF. L’objectif secondaire est de décrire cette pratique et d’explorer les perceptions des professionnels de la santé des GMF et des pharmaciens communautaires. La population de l’étude : 1) patients suivis dans 3 GMF de différentes régions du Québec et 3 GMF-universitaires (GMF-U) ; 2) médecins, infirmières de pratiques spécialisées (IPS) et infirmières cliniciennes des GMF/GMF-U participants et 3) pharmaciens communautaires de patients ayant bénéficié d’une prescription de médicament par un pharmacien d’un des GMF/GMF-U inclus dans l’étude. Chaque site identifiera 20 patients ayant bénéficié d’une prescription de médicament par le pharmacien GMF/GMF-U via une EPAP et leurs pharmaciens communautaires. Il repose sur une méthode mixte (qualitative et quantitatives). 1) Patient : une enquête transversale (questionnaire auprès de 120 patients) suivie d’entretiens individuels semi-directifs avec 20 patients ; le questionnaire d’enquête a été développé par l’équipe de recherche, incluant un patient co-chercheur : exploration de l’accessibilité, la confiance, les bénéfices perçus et la satisfaction. Les entretiens semi-directifs individuels feront suite pour expliquer et approfondir les mêmes thèmes. 2) Médecins, IPS et infirmières cliniciennes : enquête transversale (questionnaire auprès de 50 professionnels) suivi de 6 groupes de discussion ( n = 36 ; 1 groupe de discussion par GMF participant) d’une durée de 1 heure. 3) Pharmaciens communautaires ( n = 12) en 2 groupes de discussion d’1 heure. Les différents groupes de discussion permettront d’évaluer l’acceptabilité (acceptation, confiance, satisfaction), les bénéfices perçus (efficacité des soins, accessibilité des soins, responsabilisation des patients) et la collaboration (communication, complémentarité). Les transcriptions des entrevues et des groupes de discussion seront analysées par approche thématique inductive. Ils permettront de mettre en évidence des bénéfices de l’EPAP pour les patients et pour les professionnels de leur équipe de soins et de proposer des pistes d’amélioration pour mieux répondre aux besoins de la population. Résultats en cours d’analyse.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,371 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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