Implementation of a Clozapine Clinical Toolkit at the Dubé Centre for Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clozapine is the most efficacious antipsychotic and it is the only approved pharmacotherapy for treatment-resistant schizophrenia. Despite this, it is grossly underutilized as there are many barriers to its use. One barrier is health professional confidence and knowledge related to clozapine. A standardized, evidence-based protocol to care for patients on clozapine may increase appropriate use of this medication. A clozapine Clinical Toolkit (CTK) was developed and implemented in Vancouver, British Columbia, and, with permission, was adapted to the Dubé Centre for Mental Health (DCMH). Small group education session on the CTK were provided to the DCMH nursing staff. The objective of this study was to determine the impact of the education sessions on nurses’ confidence and knowledge related to clozapine. Methods: Groups of one to five nurses at the DCMH were provided mixed-media education sessions on the clozapine CTK. Sessions were led by one or two researchers and ranged between 15 to 20 minutes in duration. Pre- and post-education questionnaires were administered to assess nurses’ knowledge and confidence related to clozapine. Questionnaire completion was voluntary and anonymous. The results were analyzed using simple summary statistics. Results & Conclusion: The pre-education questionnaire was completed by 81 nurses and 80 nurses completed the post-education questionnaire. The small group, mixed-media education sessions, improved nursing knowledge on three out of five clozapine knowledge-based questions and overall enhanced nurses’ confidence related to clozapine.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».