Impact des activités du pharmacien sur la qualité de la pharmacothérapie des patients ayant des besoins complexes suivis en GMF-UMF
Notice bibliographique
Résumé
Récemment, des rehaussements en ressources humaines professionnelles, dont les pharmaciens, ont eu lieu au sein de plusieurs Groupes et Unités de Médecine de Famille (GMF-UMF) du Québec. Notre objectif est de mesurer l'impact des interventions des pharmaciens sur la pharmacothérapie des patients ayant des besoins complexes suivis dans les GMF-UMF. Les problèmes liés à la pharmacothérapie (PRP), la complexité du régime médicamenteux et l’adhésion au traitement chez les patients ayant des besoins complexes référés par leur médecin, ont été comparés avant et après les interventions du pharmacien dans quatre GMF-UMF à Québec. Les PRP identifiés ont été regroupés et décrits en utilisant la classification de Strand. La complexité du régime médicamenteux a été mesurée en utilisant l'indice de complexité du régime médicamenteux (MRCI) tandis qu’on a mesuré l’adhésion à l’aide de la proportion de jours couverts (PDC) en se basant sur l'information du bilan comparatif des médicaments (BCM). Les moyennes des MRCI et des PDC, avant et après les interventions des pharmaciens, ont été comparées par un test-t sur échantillons appariés. Dans cette étude, 92 patients ont été référés aux pharmaciens, dont 64 ont été sélectionnés suivant les critères d’inclusion, parmi lesquels, 56 patients ayant 2 BCM ont été inclus dans l’analyse. L’échantillon se composait majoritairement de femmes âgées ayant de multiples comorbidités, une polypharmacie et un régime médicamenteux complexe. Le pharmacien détectait en moyenne 7,2 PRP par patient. Ses interventions ont mené à une diminution de la complexité du régime médicamenteux (différence des moyennes (DM) de 5,44 au MRCI) et à une augmentation de l’adhésion aux traitements (DM de 5,6 % pour la PDC). Les pharmaciens GMF-UMF ont pu détecter et résoudre les PPR, diminuer la complexité du régime médicamenteux et la non-adhésion aux traitements chez les patients ayant des besoins complexes dans les cliniques de soins de première ligne.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».