Telepharmacy Implementation to Support Pharmaceutical Care Services during the COVID-19 Pandemic: A Scoping Review
Bibliographic record
Abstract
Background: Telepharmacy was effectively applied for remote pharmaceutical care during the COVID-19 pandemic. Objectives: To determine the implementation of telepharmacy services to support pharmacists in providing pharmaceutical care during the pandemic. Data Sources: Seven electronic databases were searched from inception to June 2021: PubMed, Ovid MEDLINE, Excerpta Medica database (Embase), Web of Science, Proquest, Scopus, and the Cochrane Database of Systematic Reviews. Study Selection and Data Extraction: The review followed PRISMA guidelines and was registered with the PROSPERO registry of systematic reviews. Reports of original research investigating the implementation of telepharmacy during the COVID-19 pandemic were retrieved. Researchers screened the title and abstract of each article, and then evaluated the full text of eligible articles to identify studies that met the inclusion criteria. Pharmacists’ responsibilities and actions were classified in relation to the International Pharmaceutical Federation guideline for managing the COVID-19 pandemic. Extracted data included study characteristics, pharmacists’ interventions delivered through a telepharmacy system, and the benefits of telepharmacy implementation. Data Synthesis: The database search yielded 1400 articles. After removal of duplicates and articles not meeting the specific inclusion criteria (n = 1381) , a total of 19 relevant original research articles were reviewed. According to these studies, telepharmacy was used to perform remote medication review and optimization, assess medication adherence, dispense and deliver medications, educate and counsel patients, promote disease prevention, collaborate with health care providers, and monitor treatment outcomes. Conclusions: This study highlighted the use of telepharmacy services to support pharmacists’ activities during the COVID-19 pandemic. Randomized clinical trials are needed to investigate the long-term efficacy and cost-effectiveness of telepharmacy services. RÉSUMÉ Contexte : La télépharmacie a été efficacement utilisée pour les soins pharmaceutiques à distance pendant la pandémie de COVID-19. Objectifs : Déterminer comment des services de télépharmacie ont été mis en place pour soutenir les pharmaciens dans la prestation de leurs soins. Sources des données : Sept bases de données électroniques ont été utilisées pour effectuer les recherches, pour la période allant du début jusqu’à juin 2021 : PubMed, Ovid MEDLINE, Excerpta Medica (Embase), Web of Science, Proquest, Scopus et la Cochrane Database of Systematic Reviews. Sélection des études et extraction des données : L’examen suivait les lignes directrices PRISMA et a été enregistré dans le registre PROSPERO des revues systématiques. Des articles rapportant des recherches originales sur la mise en œuvre de la télépharmacie pendant la pandémie de COVID-19 ont été extraits. Les chercheurs ont examiné le titre et le résumé de chaque article avant d’évaluer le texte intégral des articles admissibles pour identifier les études répondant aux critères d’inclusion. Les responsabilités et les actes des pharmaciens ont été classés selon les lignes directrices de la Fédération internationale pharmaceutique relativement à la gestion de la pandémie de COVID-19. Les données extraites comprenaient les caractéristiques de l’étude, les interventions des pharmaciens effectuées au moyen du système de télépharmacie ainsi que les avantages de la mise en œuvre de la télépharmacie. Synthèse des données : La recherche dans la base de données a rendu 1400 articles. Après suppression des doublons et des articles ne répondant pas strictement aux critères d’inclusion (n = 1381), 19 articles de recherche originaux pertinents ont été examinés. Selon ces études, la télépharmacie était utilisée pour effectuer l’examen à distance de médicaments et leur optimisation, évaluer l’observance de la médication, dispenser et administrer des médicaments, informer et conseiller les patients, promouvoir la prévention des maladies, collaborer avec les prestataires de soins de santé et surveiller les résultats du traitement. Conclusions : Cette étude a mis en évidence l’utilisation des services de télépharmacie pour soutenir les activités des pharmaciens pendant la pandémie de COVID-19. Des essais cliniques randomisés sont nécessaires pour étudier l’efficacité à long terme et la rentabilité des services de télépharmacie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".