Impact of pharmacist-led medication review among hemodialysis patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medication-related problems (DRPs) are common among hemodialysis (HD) patients, and pharmacist-led medication reviews have been shown to address such issues. However, the impact of these interventions and the specific types of DRPs among this patient group remain unclear. Objectives: This systematic review aimed to assess the impact of pharmacist-led medication reviews among HD patients, identify the most prevalent types of DRPs, and explore the factors associated with these problems. Methods: , Science Direct, Google Scholar, and EBSCOHost, for studies published from January 2012 to July 2023. Studies included were those focusing on pharmacist interventions in HD patients. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the quality of selected studies. Results: After screening 343 articles, 10 studies (involving 1342 HD patients) were included. Nine studies were rated as high quality, and one as fair quality. The studies predominantly used prospective designs. A total of 4511 DRPs were identified, with suboptimal drug treatment, non-adherence to medications, and drug use without indication being the most common issues. Pharmacist interventions led to the resolution or reduction of DRPs, shorter hospital stays, improvement in laboratory outcomes, better quality of life (QoL), and enhanced patient understanding. However, interventions had minimal or no significant impact on reducing unplanned admissions, mortality rates, or improving medication adherence. The reduction in healthcare utilisation costs was inconsistent across studies. Conclusion: Pharmacist-led medication reviews were effective in resolving DRPs and improving clinical outcomes in HD patients, such as quality of life and lab values. However, their impact on healthcare utilisation and mortality remains inconclusive. Further research with longer follow-up is needed to assess the long-term economic outcomes of these interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».