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
Notice bibliographique
Résumé
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 .
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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 | 0,032 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».