Impact of Pharmacist Interventions on Health Outcomes of Patients with Type 2 Diabetes Mellitus in the Middle East: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review aimed to evaluate the association between pharmacists' interventions and health outcomes of patients with type 2 Diabetes Mellitus (DM) in the Middle East. A comprehensive database search was conducted in July 2024 using the electronic databases of PubMed, MEDLINE, Embase, Cochrane Library, Web of Science and Scopus. The search strategy involved the following keywords: "Impact", "Effect", "Pharmacist", "Pharmacy services", "Pharmaceutical Care", "Intervention", "Type 2 diabetes mellitus", "diabetes", and "Middle East". Articles published in the English language between January 2010 and July 2024 related to the research question were included. The data extracted from the included papers were summarized using narrative data synthesis. Twelve articles were selected from 536 retrieved articles, with most studies conducted in hospitals (n = 10) and randomized clinical trials (n = 8). The quality of studies was evaluated using the Cochrane risk of bias tool for RCTs and the Newcastle-Ottawa Scale for non-randomized studies to ensure transparent evaluation of the study quality. Narrative synthesis was employed to address variations in study design, outcomes, and biases. Pharmacist interventions reported included patient education (n = 11), counseling (n = 5), drug therapy initiation (n = 5), and dosage adjustment (n = 5). Studies reported significant reductions in glycosylated (HbA1c) (range: 1.4-1.78%) and fasting blood glucose levels (FBG) (range: 2.3-53 mg/dL), decreased systolic and diastolic blood pressure (range: 4.65-14.9 mmHg), body mass index (BMI) (range: 1-2.44 kg/m2), cholesterol, triglycerides, and total cholesterol, and improved medication adherence, self-care activities, and knowledge of diabetes management. In this review, pharmacist interventions reported were associated with improved clinical and humanistic outcomes among type 2 DM patients in the Middle-East. Therefore, collaborative care models involving pharmacists and other healthcare practitioners in the management of type 2 DM should be considered by health policymakers in the region.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».