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Enregistrement W2315874263 · doi:10.1186/s13012-016-0410-x

Appropriate prescribing in nursing homes demonstration project (APDP) study protocol: pragmatic, cluster-randomized trial and mixed methods process evaluation of an Ontario policy-maker initiative to improve appropriate prescribing of antipsychotics

2015· article· en· W2315874263 sur OpenAlex
Laura Desveaux, Tara Gomes, Mina Tadrous, Lianne Jeffs, Monica Taljaard, Jess Rogers, Chaim M. Bell, Noah Ivers

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoOttawa HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaMount Sinai HospitalOntario Drug Policy Research NetworkSt. Michael's HospitalWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineAcademic detailingNursingAuditCluster randomised controlled trialPsychological interventionAntipsychoticMedical prescriptionRandomized controlled trialHealth administrationIntervention (counseling)Public healthFamily medicinePsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antipsychotic medications are routinely prescribed in nursing homes to address the behavioral and psychological symptoms of dementia. Unfortunately, inappropriate prescribing of antipsychotic medications is common and associated with increased morbidity, adverse drug events, and hospitalizations. Multifaceted interventions can achieve a 12-20 % reduction in antipsychotic prescribing levels in nursing homes. Effective interventions have featured educational outreach and ongoing performance feedback. METHODS/DESIGN: This pragmatic, cluster-randomized control trial and embedded process evaluation seeks to determine the effect of adding academic detailing to audit and feedback on prescribing of antipsychotic medications in nursing homes, compared with audit and feedback alone. Nursing homes within pre-determined regions of Ontario, Canada, are eligible if they express an interest in the intervention. The academic detailing intervention will be delivered by registered health professionals following an intensive training program including relevant clinical issues and techniques to support health professional behavior change. Physicians in both groups will have the opportunity to access confidential reports summarizing their prescribing patterns for antipsychotics in comparison to the local and provincial average. Participating homes will be allocated to one of the two arms of the study (active/full intervention versus standard audit and feedback) in two waves, with a 2:1 allocation ratio. Homes will be randomized after stratifying for geography, baseline antipsychotic prescription rates, and size, to ensure a balance of characteristics. The primary outcome is antipsychotic dispensing in nursing homes, measured 6 months after allocation; secondary outcomes include clinical outcomes and healthcare utilization. DISCUSSION: Policy-makers and the public have taken note that antipsychotics are used in nursing homes in Ontario far more than other jurisdictions. Academic detailing can be an effective technique to address challenges in appropriate prescribing in nursing homes, but effect sizes vary widely. This opportunistic, policy-driven evaluation, embedded within a government-initiated demonstration project, was designed to ensure policy-makers receive the best evidence possible regarding whether and how to scale up the intervention. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NLM Identifier: NCT02604056 .

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.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,377 · 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