Clinical Pharmacist-Led Interventions for Improving Breast Cancer Management—A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the leading cause of cancer-related death in women worldwide and the fifth most common cause of cancer death overall. Most women with breast cancer have a good prognosis if the cancer is detected at an early stage and the patients have access to the appropriate treatment and disease management. This study aims to evaluate the impact of pharmacist-led interventions on breast cancer management and health outcomes. A literature review was carried out through the scientific databases PubMed, Scopus, and Web of Science using predefined keywords. Only full-text original articles written in English that investigated the role of the pharmacist in the management of breast cancer were included in the final analysis. No publication date limits were set. A total of 1625 articles were retrieved from the electronic databases, of which 14 met the inclusion criteria. The current scoping review consists of different study types, including randomized controlled trials, cross-sectional studies, pre-post studies, retrospective cohort studies, quality improvement projects, case-control studies, and one pharmacoeconomic study. Pharmacists commonly provided the following interventions: consultations regarding chemotherapy treatment, risk assessment and patient education, adverse drug reactions and drug-drug interactions detection, and adherence assessment. This scoping review highlights the beneficial effects of the involvement of pharmacists in breast cancer management, such as better quality of life, reduced drug interaction risk, greater adherence rates, and improved patient knowledge. This confirms the importance of including the pharmacist in the oncology team caring for patients with breast cancer.
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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 | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».