Health Care Practitioners’ Perspectives on Deprescribing Anticholinergic and Sedative Medications in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anticholinergic and sedative (ACh-Sed) medications are commonly prescribed for older adults and are associated with adverse events. OBJECTIVES: (1) To investigate perspectives of health care practitioners (HCPs) surrounding deprescribing (withdrawal) of ACh-Sed medications in older adults; (2) to assess HCPs' perspectives on the design and implementation of a report on a patient's exposure to ACh-Sed medications using the Drug Burden Index (DBI) pharmacological tool. METHODS: This was a qualitative study using focus groups with purposive samples of accredited pharmacists (APs), general practitioners (GPs), and specialist physicians (SPs). Participants were also asked to comment on a sample DBI report of a hypothetical patient and its potential role in practice. The discussions were audiorecorded, transcribed verbatim, and thematically analyzed to derive conceptual domains. QSR NVivo Version 10 was used for data management. RESULTS: Several barriers and enablers to deprescribing ACh-Sed medications in older adults were identified. The most noteworthy barrier to deprescribing related to devolving responsibility. Predominantly, APs expressed frustration surrounding disregard by GPs of their recommendations to deprescribe medications. GPs expressed that deprescribing should be conducted by SPs and vice versa. The DBI report supported and addressed some of the identified barriers to deprescribing ACh-Sed medications in older adults. The HCPs also identified several opportunities and considerations for implementing the DBI report in practice, mainly highlighting that ACh-Sed medications are not the only high-risk medications for older people. CONCLUSIONS: Although HCPs recognize the harms associated with ACh-Sed medication use, they devolve prescribing and management responsibility to other groups of HCPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».