Medication regimen complexity and the care of the chronically ill patient
Notice bibliographique
Résumé
As the population in developed countries ages, patients with multiple chronic conditions are becoming more common. These patients are increasingly being managed with multiple concurrent medications and their medication regimens are frequently described as complex. Despite the significant challenges that complexity poses for clinical decision-making, the adherence of patients to their medication regimens and patient health and wellbeing, a robust understanding of this term in the context of medication regimens, is lacking. Here, it is shown that the essential feature of complex medication regimens is the multiplicity of rules that constitute their basic structure, rather than their intrinsic comprehensibility. Medication regimen complexity is a measure of the size of the consolidated medication script, or the shortest possible list of rules, for that medication regimen. A protocol is suggested for the consolidation of a medication regimen and the measurement and reduction of regimen complexity. This involves simplifying dosing instructions, consolidating the rules for taking medications, determining the number of rules in the consolidated medication script and eliminating or modifying rules towards a more parsimonious treatment plan. Following this protocolmay reduce the burden on the patient associated with adhering to the treatment regimen and thus promote patient-centred outcomes, such as improved health and quality of life, key components of the general move towards person-centered medicine.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».