Evaluation of a Pharmacist-Led Clinic in a Canadian Remand Facility
Notice bibliographique
Résumé
The health of Canadians in correctional facilities is poor when compared with the general population. Pharmacists effectively manage chronic illness and minor ailments; pharmacist-led prescriber clinics are being introduced in the community to improve access to care. However, there are no data on this model in correctional facilities. This article aims to evaluate the role of a pharmacist-led prescriber clinic in a provincial remand facility in Alberta, Canada, via a retrospective chart review of a weekly pharmacist-led clinic in a remand center from January to May of 2023. Data were collected for number of patients, drug therapy problems addressed, types and acceptance of interventions, and follow-up plans. Pharmacists saw an average of 8.8 patients per clinic with 1.9 interventions per patient. Most patients (83%) presented with untreated symptoms or indication. For many, pharmacists' interventions resulted in care that fully resolved concerns in a manner acceptable to patients, and 13% of cases were referred to alternative prescribers. This review adds to current literature on pharmacist intervention capacity; however, it does not include clinical outcomes. Pharmacists with prescribing authority in a clinic setting provide patients effective medication support, opening possibilities of expanding pharmacist practice models for quality patient care and increasing access to timely care.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».