A systematic review and meta-analysis on pharmacist-led interventions for the management of peptic ulcer disease
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacists are essential for developing pharmacotherapy plans, conducting clinical assessments, and overseeing drug monitoring. Their interventions help prevent medication errors and adverse drug events and enhance medication safety. This study aimed to systematically review pharmacist-led interventions for managing medication-related issues in patients receiving anti-ulcer treatments. A systematic review and meta-analysis was performed to explore four databases for studies published from 1904 up to June 2024. Nine studies were reviewed, including four retrospective, three case-control, one mixed-method, and one prospective pre-post study involving 34,099 participants. The average age of the patients was 61 years, and 50.23% were male. The study quality was high, with an average score of 6.22/7 on the modified Newcastle-Ottawa scale. All studies involved direct interactions between pharmacists and patients or physicians, and data were primarily collected from hospital electronic records. Pooled analysis demonstrated that pharmacist interventions significantly improved the rational use of anti-ulcer medications (OR: 4.5; 95% CI: 0.97 to 20.80; I2 = 89%, P = 0.05), as reported by studies. Pharmacist interventions have a significant impact on improving rational drug use, reducing costs and treatment duration, and enhancing appropriate medication use. These interventions also positively influenced medication adherence and the correction of irrational drug use.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».