La collaboration médecin-pharmacien en soins de première ligne pour la gestion des dyslipidémies : un essai clinique contrôlé et randomisé en grappe (étude TEAM)
Bibliographic record
Abstract
L’hypothèse de cette thèse est qu’une pratique collaborative médecins de famille-pharmaciens communautaires (PCMP) où le pharmacien fournit des soins pharmaceutiques avancés avec ajustement posologique d’une statine permettrait aux patients avec une dyslipidémie une réduction plus importante de leur LDL et augmenterait le nombre de patients atteignant leurs cibles lipidiques. \n\nDans une étude clinique contrôlée et randomisée en grappe visant à évaluer une PCMP pour des patients ayant une dyslipidémie (l’étude TEAM), une journée de formation basée sur un protocole de traitement et des outils cliniques a été offerte aux pharmaciens PCMP pour les préparer à fournir des soins pharmaceutiques avancés. Les connaissances des pharmaciens sur les dyslipidémies étaient faibles avant la formation mais se sont améliorées après (moyenne de 45,8% à 88,2%; p < 0,0001). Après la formation, les pharmaciens avaient un haut niveau d’habiletés cliniques théoriques et pratiques. Bref, une journée de formation basée sur un protocole de traitement et des outils cliniques était nécessaire et adéquate pour préparer les pharmaciens à fournir des soins pharmaceutiques avancés à des patients ayant une dyslipidémie dans le contexte d’une étude clinique.\n\nDans l’étude TEAM, 15 grappes de médecins et de pharmaciens (PCMP : 8; soins habituels (SH) : 7) ont suivi pendant un an, 225 patients (PCMP : 108; SH : 117) à risque modéré ou élevé de maladie coronarienne qui débutaient ou étaient déjà traités par une monothérapie avec une statine mais qui n’avaient pas atteint les cibles lipidiques. Au départ, par rapport aux patients SH, les patients PCMP avaient un niveau de LDL plus élevé (3,5 mmol/L vs 3,2 mmol/L) et recevaient moins de statine à puissance élevée (11,1 % vs 39,7 %). Après 12 mois, la différence moyenne du changement de LDL entre les groupes était égale à -0,2 mmol/L (IC95%: -0,3 à -0,1) et -0,04 (IC95%: -0,3 à 0,2), sans ajustement et avec ajustement, respectivement. Le risque relatif d’atteindre les cibles lipidiques était 1,10 (IC95%: 0,95 à 1,26) et 1,16 (1,01 à 1,32), sans ajustement et avec ajustement, respectivement. Les patients PCMP ont eu plus de visites avec un professionnel de la santé et d’analyses de laboratoire et étaient plus enclins à rapporter des changements de style de vie. La PCMP a amélioré l’adhésion aux lignes directrices en augmentant la proportion de patients aux cibles lipidiques. \n \nLes données intérimaires de l’étude TEAM (PCMP : 100 patients; SH : 67 patients) ont permis d’évaluer les coûts directs annuels du suivi du pharmacien du groupe PCMP (formation, visites, laboratoire), du médecin (visites, laboratoire) et du traitement hypolipémiant. Le suivi du pharmacien a coûté 404,07$/patient, incluant 320,67$ pour former les pharmaciens. Le coût global incrémental était 421,01$/patient. Une pratique collaborative pour des patients ayant une dyslipidémie engendre un coût raisonnable.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.033 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".