How community pharmacy pharmacogenomics testing services around the world can inform their design and delivery in the UK
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pharmacogenomics (PGx) reduces the need for 'trial-and-error' prescribing and the chances of adverse reactions, and improves patient outcomes. With the cost of PGxtesting falling rapidly, in line with the cost of other testing within the NHS, it is already being deployed by community pharmacists outside the UK. Aim: To learn from experiences of PGx delivery in community pharmacies in other countries to inform the set up and design of future UK pharmacy services. Method: A five-stage scoping review methodological framework was deployed. The research question was identified and the relevant studies were selected from databases, using the search terms'pharmacogenomics' OR 'pharmacogenetics' AND 'community pharmacy'. A data-extraction tool was used to collect the data, which was subsequently charted into categories, including barriers, enablers, patient-orientated outcomes and recommendations for future research. The results were then collated, summarised and reported. Results: From the 15 papers reviewed, it was noted that community pharmacy-based PGx services are becoming increasingly widespread, having been implemented in the United States, Canada, the Netherlands and Cyprus. Enablers for implementation of a PGx testing service in a community pharmacy setting included patient interest, pharmacist willingness and confidence to deliver the service, the service being comparable to existing pharmacy services (e.g. vaccination programmes) and prescriber acceptance of the results. Barriers included education and training of pharmacists, access to appropriate clinical resources, lack of patient-friendly resources and time capacity. Conclusion: Community pharmacy-led PGx services have been reportedin several different countries. For such services to work well, they need patient interest, pharmacist engagement and training, available supporting information for pharmacists and prescriber acceptance of recommendations for any changes to patient prescriptions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».