Effects of educational outreach visits on prescribing of benzodiazepines and antipsychotic drugs to elderly patients in primary health care in southern Sweden
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Different methods have previously been tested to affect GPs' prescribing habits. Attention has been drawn to benzodiazepines and antipsychotic drugs that are associated with several adverse effects in the elderly. OBJECTIVE: To evaluate if educational outreach visits to GP practices can affect the prescribing of benzodiazepines and antipsychotic drugs to the elderly and to evaluate the opinions of the participating GPs on such education. METHODS: In the county of Skåne, Sweden, 41 GP practices were invited to participate in educational outreach visits. Fifteen GP practices accepted the invitation. Practices were randomised to active (8 practices, 23 physicians) and control group (7 practices, 31 physicians). After the educational outreach visits prescribing of benzodiazepines and antipsychotic drugs to patients 65 years or older were measured for 1 year. The control group participated in the education after the study period. The opinions of GPs on educational outreach visits were evaluated. RESULTS: One year after the educational outreach visits there were significant decreases in the active group compared to control group in the prescribing of medium- and long-acting benzodiazepines and total benzodiazepines but not so for antipsychotic drugs. CONCLUSIONS: Educational outreach visits can be effective in modifying GPs' prescribing habits. We have shown this to be so for prescribing of benzodiazepines to elderly patients in primary health care. Educational outreach visits are also very well appreciated by participating GPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».