Evaluation of Cardiovascular Risk Factor Control Among People with Diabetes in the Community Pharmacy Setting—A Descriptive Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In some countries, community pharmacists provide advanced services to people with diabetes that improve glycaemic control and cardiovascular risk. This study aims to describe the cardiovascular risk profile of people with diabetes attending community pharmacy in Ireland. Methods: Data collection for this descriptive, observational, cross-sectional study took place in 10 pharmacies, in four Irish counties between July 2018 and October 2019. Participants were aged ≥18 years, with type 1 or type 2 diabetes, attending a participating pharmacy and were dispensed oral diabetes medicines, insulin, or devices for monitoring glycaemic control. Participants were asked about their demographics, medical history, and cardiovascular risk factors. Current medications were identified from dispensing software. Results: Data were available for 106 participants; 70 (66.0%) were male and 36 (34.0%) were female. The median age was 66.0 [56.5: 72.0] years. Of these, 90 (84.9%) had type 2 diabetes. Hypertension and dyslipidaemia were reported by 60 (56.6%) and 59 (55.7%) participants, respectively. Twenty-one participants (19.8%) were current smokers, 31 (29.2%) followed no specific diet, and 44 (41.5%) did not undertake exercise. Oral diabetes medication was prescribed to 85 (80.2%) and insulin was prescribed to 29 (27.4%) participants. Where an antihypertensive was prescribed, 21 participants (19.8%) achieved the systolic blood pressure on-treatment goal of ≤130 mmHg and 34 (32.1%) achieved the diastolic blood pressure on-treatment goal of <80 mmHg. Conclusions: Study participants demonstrated a high rate of characteristics associated with increased cardiovascular risk, including non-achievement of target blood pressure, smoking, and lack of exercise. A community pharmacist-led intervention aimed at potentially improving cardiovascular risk factors in people with diabetes warrants further study in an Irish setting.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».