Enhancing Health Outcomes through Integration of Primary Healthcare and Public Health: The Critical Role of Pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary health care (PHC) and public health (PH) are dual cornerstones of health systems worldwide. While both aim to improve population health and quality of life, they differ in their approaches and target groups. Integrating PHC and PH is crucial for strengthening health systems, yet the specific role of pharmacists in this integration, despite their significant contribution to universal health coverage remains underexplored in the literature. Objective: This review aims to appraise the documented roles and impact of pharmacists in the integration of primary health care and public health. Methods: A literature search was conducted using PubMed, Google Scholar, and Web of Science databases. Original research publications that focused on pharmacists' role in primary health care, public health, community pharmacy, universal health coverage, and integrated healthcare were included. Atotal of 61 articles were selected for analysis. Result: The review identified successful models of integrated healthcare from countries like the United States, Canada, Malaysia, Brazil, and Nigeria that effectively utilize pharmacists' expertise. Key findings demonstrate that pharmacists significantly improve patient quality of life, manage communicable and non-communicable diseases, conduct screenings for terminal illnesses, provide immunization and mass vaccination services, and support family planning. These roles prove essential in bridging individual patient care with public health objectives. Conclusion: Pharmacists are pivotal in successfully integrating PHC and PH, with proven impacts on health outcomes. To replicate this success, it is recommended that governments in developing countries collaborate with international organizations and non-governmental actors to adopt and adapt these evidence-based, pharmacist-inclusive models for improved public health at all levels
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».