The impact of health-system pharmacists on hospitalizations in heart failure: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous evidence has established the role of pharmacists in heart failure (HF) care. However, the specific role of health-system pharmacists within in- and outpatient settings for HF patients has been left unexplored. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the impact of health-system pharmacy interventions on all-cause and HF hospitalizations. Methods A systematic literature search was performed using PUBMED and EMBASE, following PRISMA guidelines. Randomized controlled trials (RCTs) published up to May 2024 that evaluated the effects of health-system pharmacy interventions on hospitalizations in HF patients were included. The quality of the included RCTs was assessed using Cochrane’s risk-of-bias tool. Meta-analyses were performed using random-effects models, with odds ratios (OR) as summary measure. Heterogeneity was assessed using the I 2 statistic and Cochrane’s Q test. Results In total, 11 RCTs involving 3576 patients were included in our review. The meta-analysis of 9 RCTs assessing all-cause hospitalizations (3472 patients, 927 events) demonstrated a significant reduction with pharmacist care (OR 0.67, 95% CI: 0.49–0.92, p=0.0119). The second meta-analysis of also 9 RCTs, focusing on HF hospitalizations (3442 patients, 504 events), showed similar results (OR 0.64, 95% CI: 0.48–0.87, p=0.0038). Heterogeneity was moderate for both meta-analyses. Sensitivity analyses confirmed the robustness of the results. Subgroup analyses indicated greater effectiveness in outpatient settings and for extended interventions. Conclusions Health-system pharmacist interventions significantly reduce both all-cause and HF-specific hospitalizations in HF patients. Our findings highlight the importance of integrating pharmacists into multidisciplinary teams to improve HF management for in- and outpatients (PROSPERO: CRD42024593583).
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».