Impact of a clinical decision support system on identifying drug‐related problems and making recommendations to providers during community pharmacist‐led medication reviews in Ontario, Canada: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of a clinical decision support system (CDSS) to identify drug-related problems (DRPs) during community pharmacist medication reviews. DESIGN: Pilot 3-phase (group), open-label study. SETTING AND PARTICIPANTS: Two community pharmacies in Sarnia, Ontario, with pharmacists providing medication reviews to patients. STUDY PROCEDURES: Five pharmacists participated in three phases (groups). During Phase 1, pharmacists conducted medication reviews in 25 adult patients using the usual approaches. In Phase 2, pharmacists were trained to use a CDSS to identify DRPs, and then conducted medication reviews using the tool in a different group of 25 adult patients. In Phase 3, pharmacists conducted medication reviews without the aid of the CDSS in 25 additional adult patients. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome was recommendation to the primary care physician to alter pharmacotherapy based on medication review, assessed using mean number and frequency (yes/no) of recommendations by patient. Secondary outcomes included number of potential DRPs, actual DRPs, medication review duration time, pharmacist's perceptions of the CDSS and patient satisfaction with medication review. RESULTS: The mean number of recommendations to primary care physicians to alter pharmacotherapy per patient in Phases 1, 2 and 3 did not differ: 1.0 (SD = I.2) versus 1.5 (1.0) versus 1.5 (1.0), respectively; p = 0.223. The percentage of patients with a pharmacy recommendation sent to physicians across the phases, however, differed: 52% versus 80% versus 88%, respectively; p = 0.010, with more in Phases 2 and 3 compared to 1. There were more potential DRPs in group 2 compared to other groups. There were no differences in actual DRPs and medication review time. Pharmacists had positive attitudes about the CDSS. Patients were generally satisfied with their medication review. CONCLUSIONS: This small pilot study provides some preliminary evidence for performance and feasibility of a CDSS to identify DRPs that pharmacists will act on. Future research is recommended to validate these findings in a larger sample.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».