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Enregistrement W4407755725 · doi:10.1002/jac5.70014

The economic impact of the pharmacist in heart failure ambulatory care clinics: A scoping review

2025· review· en· W4407755725 sur OpenAlexaff
Justine Brasseur‐Masse, Abigail Duguay‐Gentile, Salomé Moindrot‐Zilliox, Roman Radetskyy, Ricky D. Turgeon, Patrick Jean Francesco Deschênes

Notice bibliographique

RevueJACCP JOURNAL OF THE AMERICAN COLLEGE OF CLINICAL PHARMACY · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacistAmbulatoryMedicineAmbulatory careHeart failureMedical emergencyIntensive care medicineNursingHealth careCardiologyPharmacyInternal medicineEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Heart failure (HF) is a chronic condition and a leading cause of hospitalization with high rates of mortality. HF is associated with high costs related to hospitalization, medical procedures, treatments, and medications, and is projected to reach $69.8 billion by 2030 in the United States. As pharmacists are being integrated into HF clinics, studies have shown that clinical pharmacy interventions reduce the number of hospitalizations and deaths. While clinical benefits are clear, the economic impact of different pharmacist interventions remains to be proven. Methods We aimed to conduct a scoping review to narratively synthesize the literature describing the costs of clinical pharmacy interventions in ambulatory HF clinics. MEDLINE, Embase, and CINAHL were searched from database inception to May 2024. We searched for articles containing all four key concepts: ambulatory clinic, pharmacist, heart failure, and cost. Results From 189 records identified, we included 10 studies published in English. The presence of a pharmacist in HF clinics or programs showed an overall trend of reduction in costs related to hospitalization and overall health care costs. Additionally, the overview of the literature and methodology of other studies allowed us to identify the variables necessary to establish an economic model. These include the number of patients seen by the pharmacist, type and number of interventions performed, number and costs of hospitalizations, number and costs of health care appointments or visits in and out of the HF clinic, costs of drugs taken per patient, pharmacists' salary, full‐time equivalent of pharmacists, and uptake of guideline‐directed medical therapy (GDMT). Conclusion Based on this scoping review, clinical pharmacy intervention has demonstrated cost reduction, but has not yet been formally evaluated using a cost‐effectiveness or utility design. This review provides the framework required for a future economic study.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0160,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,432 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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