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Enregistrement W2470188225 · doi:10.4212/cjhp.v69i3.1555

Appropriateness of Dabigatran and Rivaroxaban Prescribing for Hospital Inpatients

2016· article· en· W2470188225 sur OpenAlexaffvenue
Unnum Chowdhry, Amanda Jacques, Alan Karovitch, Pierre Giguère, My-Linh Nguyen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalCanadian Pharmacists Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDabigatranMedicineRivaroxabanIncidence (geometry)Medical prescriptionRetrospective cohort studyEmergency medicineCohortPostmarketing surveillanceInternal medicineWarfarinPharmacologyAdverse effectAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Recent approval of the new oral anticoagulants dabigatran and rivaroxaban has led to rapid changes in anticoagulant prescribing practices. Postmarketing reports have highlighted safety concerns with these agents, and their use outside of evidence-based recommendations was noted at the authors’ centre. Objectives: To determine the incidence of and risk factors associated with inappropriate prescribing of dabigatran and rivaroxaban. Methods:This retrospective cohort study investigated randomly selected dabigatran or rivaroxaban prescriptions for patients admitted to a tertiary teaching hospital between January 2010 and December 2012. Appropriateness of prescribing was determined from the documented indication, drug dosage, patient’s renal function, and presence of drug interactions, if applicable. Results: Among a total of 321 medication orders reviewed, the incidence of inappropriate use was 31.2% (34/109) for dabigatran and 26.9% (57/212) for rivaroxaban. Of the 97 reasons for inappropriate use that were identified, the most common were prescribing for an unapproved indication (49/97 [50.5%]), concomitant prescribing of another anti -coagulant (22/97 [22.7%]), and high prescribed dose (9/97 [9.3%]). The prescribing service was found to be an independent risk factor for inappropriate prescribing (p = 0.041). Corrections were made to 23.1% (21/91) of the incorrect regimens before hospital discharge. In a sensitivity analysis using calculated ideal body weight to estimate renal function, the overall incidence of inappropriate prescribing increased to 31.5% (101/321). Conclusions: The proportion of patients with inappropriate prescribing of dabigatran or rivaroxaban in clinical practice was higher than expected. Educational interventions and pharmacy-led initiatives with a focus on appropriate indications, concomitant anticoagulant prescribing, and review of dosage regimens are recommended to improve patient safety. RÉSUMÉ Contexte : La récente approbation de deux nouveaux anticoagulants oraux, le dabigatran et le rivaroxaban, a mené à de rapides changements dans les habitudes de prescription pour l’anticoagulothérapie. Des rapports de pharmacovigilance ont relevé des risques pour la santé relativement à ces agents. De plus, on a noté au centre où travaillent les auteurs que ces médicaments n’étaient pas toujours utilisés selon les recommandations fondées sur des données probantes. Objectifs : Déterminer quelle est l’incidence des prescriptions inadéquates de dabigatran et de rivaroxaban et quels sont les facteurs de risque qui y sont associés. Méthodes : La présente étude de cohorte rétrospective a examiné des ordonnances choisies au hasard de dabigatran ou de rivaroxaban, lesquelles étaient destinées à des patients admis dans un hôpital universitaire de soins tertiaires entre janvier 2010 et décembre 2012. La pertinence des prescriptions était établie à l’aide des informations consignées sur l’indication, la posologie, la fonction rénale du patient et la presence d’interactions médicamenteuses, le cas échéant. Résultats : Parmi l’ensemble des 321 ordonnances analysées, l’incidence d’utilisation inadéquate était de 31,2 % (34/109) pour le dabigatran et de 26,9 % (57/212) pour le rivaroxaban. Des 97 raisons d’utilisation ina- déquate qui ont été recensées, les plus fréquentes étaient : la prescription pour une indication non approuvée (49/97 [50,5 %]), la prescription concomitante d’un autre anticoagulant (22/97 [22,7 %]) et la prescription d’une dose élevée (9/97 [9,3 %]). Le service auquel appartenait le prescripteur s’est révélé être un facteur de risque indépendant de prescription inadéquate (p = 0.041). Des corrections ont été apportées à 23,1 % (21/91) des schémas erronés avant que le congé ne soit donné. Dans une analyse de sensibilité qui s’appuyait sur le calcul du poids idéal pour estimer la fonction rénale, le taux global d’incidence de prescription inadéquate augmentait à 31,5 % (101/321). Conclusions : La proportion de patients pour qui la prescription de dabigatran ou de rivaroxaban était inadéquate dans la pratique Clinique était plus élevée que prévu. Afin d’améliorer la sécurité des patients, on recommande l’adoption d’interventions éducatives et d’initiatives dirigées par les services de pharmacie qui porteront sur les indications adéquates, la prescription concomitante d’anticoagulants et la révision des schémas posologiques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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