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Enregistrement W4415582097 · doi:10.1093/eurpub/ckaf161.1588

Pharmacist interventions in hypertension care: Network meta-analysis to identify what works best

2025· article· en· W4415582097 sur OpenAlexaff
Viktoria Gastens, Stefano Tancredi, Blanche Kiszio, Cinzia Del Giovane, Ross T. Tsuyuki, Gilles Paradis, Arnaud Chioléro, Valérie Santschi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPharmacistBlood pressureHealth careMEDLINESystematic reviewRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hypertension management remains a major public health challenge. Recent hypertension guidelines recommend the involvement of pharmacists and other nonphysician healthcare providers for team-based care management. Nevertheless, implementation of pharmacist interventions is lacking and knowledge of which interventions work best is needed. We are therefore performing a network meta-analysis to compare the effectiveness of different pharmacist interventions on blood pressure (BP) among outpatients with hypertension. Methods We have completed systematic searches of randomized controlled trials assessing the effect of pharmacist interventions, alone or in collaboration, on BP among outpatients with hypertension compared to usual care. The outcome was the change in systolic and diastolic BP. We compared the effectiveness of different types of pharmacist interventions based on the Cochrane Effective Practice and Organisation of Care (EPOC) classification. The systematic review with simple pairwise meta-analysis is registered in PROSPERO (CRD42021279751) and published in an open-access peer-reviewed journal. Network meta-analysis with random effects is ongoing to identify which interventions worked best to decrease BP. Results Out of 2,330 study records identified by searches of electronic databases, we included 95 studies, with 31,168 participants, published between 1973 and 2023. Pharmacist interventions included patient education in 88%, feedback to healthcare providers in 49%, and patient reminders in 24% of the studies. Meta-analysis showed a reduction of − 5.3 mmHg (95% CI: −6.3 to − 4.4; I2 = 86%) in systolic BP and −2.3 mmHg (95% CI: −2.9 to − 1.8; I2 = 75%) in diastolic BP. The network meta-analysis is ongoing and results will be presented at the congress. Conclusions Pharmacist interventions were on average effective to decrease BP. This network meta-analysis aims to identify which type of pharmacist interventions work best to improve hypertension management. Key messages • Recent hypertension guidelines recommend pharmacist involvement in hypertension care management. • This network meta-analysis aims to identify which type of pharmacist interventions in hypertension management work best.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0300,082
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,643
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,053 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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