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Enregistrement W4403529318 · doi:10.1101/2024.10.17.24315714

The impact of health-system pharmacists on hospitalizations in heart failure: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4403529318 sur OpenAlexaff
Lorenz Van der Linden, Craig J. Beavers, Paul Forsyth, Christophe Vandenbriele, Ross T. Tsuyuki, Fatma Karapinar‐Çarkit, Lucas Van Aelst

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversitaire Ziekenhuizen Leuven, KU Leuven
Mots-clésMeta-analysisHeart failureMedicineSystematic reviewMEDLINEInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,046
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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