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Enregistrement W2097876737 · doi:10.1186/1745-6215-14-80

An educational intervention to reduce the use of potentially inappropriate medications among older adults (EMPOWER study): protocol for a cluster randomized trial

2013· article· en· W2097876737 sur OpenAlexafffundabout
Philippe Martin, Robyn Tamblyn, Sara Ahmed, Cara Tannenbaum

Notice bibliographique

RevueTrials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésMedicinePharmacyRandomized controlled trialMedical prescriptionPharmacistIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialDiscontinuationRandomizationCluster (spacecraft)Adverse effectFamily medicinePsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Currently, far too many older adults consume inappropriate prescriptions, which increase the risk of adverse drug reactions and unnecessary hospitalizations. A health education program directly informing patients of prescription risks may promote inappropriate prescription discontinuation in chronic benzodiazepine users. METHODS/DESIGN: This is a cluster randomized controlled trial using a two-arm parallel-design. A total of 250 older chronic benzodiazepine users recruited from community pharmacies in the greater Montreal area will be studied with informed consent. A participating pharmacy with recruited participants represents a cluster, the unit of randomization. For every four pharmacies recruited, a simple 2:2 randomization is used to allocate clusters into intervention and control arms. Participants will be followed for 1 year. Within the intervention clusters, participants will receive a novel educational intervention detailing risks and safe alternatives to their current potentially inappropriate medication, while the control group will be wait-listed for the intervention for 6 months and receive usual care during that time period. The primary outcome is the rate of change in benzodiazepine use at 6 months. Secondary outcomes are changes in risk perception, self-efficacy for discontinuing benzodiazepines, and activation of patients initiating discussions with their physician or pharmacist about safer prescribing practices. An intention-to-treat analysis will be followed.The rate of change of benzodiazepine use will be compared between intervention and control groups at the individual level at the 6-month follow-up. Risk differences between the control and experimental groups will be calculated, and the robust variance estimator will be used to estimate the associated 95% confidence interval (CI). As a sensitivity analysis (and/or if any confounders are unbalanced between the groups), we will estimate the risk difference for the intervention via a marginal model estimated via generalized estimating equations with an exchangeable correlation structure. DISCUSSION: Targeting consumers directly as catalysts for engaging physicians and pharmacists in collaborative discontinuation of benzodiazepine drugs is a novel approach to reduce inappropriate prescriptions. By directly empowering chronic users with knowledge about risks, we hope to imitate the success of individually targeted anti-smoking campaigns. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01148186.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,007
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,014

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.

Tête enseignante Opus0,274
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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