Clinical pharmacogenetics: A feasibility study of pharmacy students using a clinical decision support system during their didactic training
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pharmacogenetic testing in clinical practice is feasible and cost-effective, and positively impacts healthcare quality and costs. Integrating pharmacogenetics into the pharmacy setting has shown promise in improving medication safety, effectiveness, and efficiency. Implementation across health care settings, however, continues to be limited. Pharmacy students’ ability to utilize pharmacogenetic information in their decision-making processes may be enhanced with a software-based clinical decision support system (CDSS). Aims: To evaluate the feasibility of incorporating a pharmacogenetic CDSS into pharmacy student education. To evaluate the impact of a CDSS compared with usual decision-making methods (UDM) on appropriateness of medication selection and efficiency of pharmacy students’ medication decision-making. Methods: A cross-sectional study design was employed, including a controlled crossover trial with two intervention arms, CDSS and UDM, and a nested qualitative study to explore student perceptions. Fifty-one third-year pharmacy students were recruited and participated in two clinical scenarios, alternating between CDSS and UDM methods. Performance outcomes were assessed based on the appropriateness of therapeutic recommendations and the efficiency of therapeutic decision making. An online survey was conducted to gather students’ feedback on using the CDSS. Results: In Scenario 1 (antiplatelet therapy), 89% of students in the CDSS group selected the optimal drug (ticagrelor) compared to 39% in the UDM group (p<0.001). In Scenario 2 (behavioral health therapy), 50% of students in the CDSS group chose the optimal drug versus 41% in the UDM group, and students in the CDSS group chose fewer drugs (4 drugs) than students in the UDM group (10 drugs). For both scenarios, students in the CDSS group used only the CDSS as a resource, while the UDM group used multiple resources. The survey revealed high student satisfaction, with 94% of the students finding the CDSS useful. Conclusions: The study demonstrates that, compared to UDM, a CDSS improves the appropriateness and efficiency of pharmacy students’ therapeutic recommendations. Integrating a CDSS into pharmacy education can enhance students’ competency in utilizing pharmacogenetic information, advancing personalized medicine and optimizing patient care.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».