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Enregistrement W2162256974 · doi:10.1186/s12913-014-0484-6

The development of the PROMPT (PRescribing Optimally in Middle-aged People’s Treatments) criteria

2014· article· en· W2162256974 sur OpenAlexfundno aff
J Cooper, Cristín Ryan, Susan M. Smith, Emma Wallace, Kathleen Bennett, Caitríona Cahir, David Williams, Mary Teeling, Tom Fahey, Carmel Hughes

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésMedicineInterquartile rangeDelphi methodLikert scaleFamily medicineNursing researchHealth informaticsHealth administrationPublic healthPediatricsNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Whilst multimorbidity is more prevalent with increasing age, approximately 30% of middle-aged adults (45-64 years) are also affected. Several prescribing criteria have been developed to optimise medication use in older people (≥65 years) with little focus on potentially inappropriate prescribing (PIP) in middle-aged adults. We have developed a set of explicit prescribing criteria called PROMPT (PRescribing Optimally in Middle-aged People's Treatments) which may be applied to prescribing datasets to determine the prevalence of PIP in this age-group. METHODS: A literature search was conducted to identify published prescribing criteria for all age groups, with the Project Steering Group (convened for this study) adding further criteria for consideration, all of which were reviewed for relevance to middle-aged adults. These criteria underwent a two-round Delphi process, using an expert panel consisting of general practitioners, pharmacists and clinical pharmacologists from the United Kingdom and Republic of Ireland. Using web-based questionnaires, 17 panellists were asked to indicate their level of agreement with each criterion via a 5-point Likert scale (1 = Strongly Disagree, 5 = Strongly Agree) to assess the applicability to middle-aged adults in the absence of clinical information. Criteria were accepted/rejected/revised dependent on the panel's level of agreement using the median response/interquartile range and additional comments. RESULTS: Thirty-four criteria were rated in the first round of this exercise and consensus was achieved on 17 criteria which were accepted into the PROMPT criteria. Consensus was not reached on the remaining 17, and six criteria were removed following a review of the additional comments. The second round of this exercise focused on the remaining 11 criteria, some of which were revised following the first exercise. Five criteria were accepted from the second round, providing a final list of 22 criteria [gastro-intestinal system (n = 3), cardiovascular system (n = 4), respiratory system (n = 4), central nervous system (n = 6), infections (n = 1), endocrine system (n = 1), musculoskeletal system (n = 2), duplicates (n = 1)]. CONCLUSIONS: PROMPT is the first set of prescribing criteria developed for use in middle-aged adults. The utility of these criteria will be tested in future studies using prescribing datasets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations67
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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