MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2550894818 · doi:10.1186/s12913-016-1907-3

Development of an intervention to improve appropriate polypharmacy in older people in primary care using a theory-based method

2016· article· en· W2550894818 sur OpenAlexfundno aff
Cathal Cadogan, Cristín Ryan, Jill Francis, Gerard Gormley, Peter Passmore, Ngaire Kerse, Carmel Hughes

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University BelfastQueen's UniversityDunhill Medical TrustUniversity of Otago
Mots-clésPolypharmacyPsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Nursing researchNursingIntervention mappingPublic healthHealth promotionIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is advocated that interventions to improve clinical practice should be developed using a systematic approach and intervention development methods should be reported. However, previous interventions aimed at ensuring that older people receive appropriate polypharmacy have lacked details on their development. This study formed part of a multiphase research project which aimed to develop an intervention to improve appropriate polypharmacy in older people in primary care. METHODS: The target behaviours for the intervention were prescribing and dispensing of appropriate polypharmacy to older patients by general practitioners (GPs) and community pharmacists. Intervention development followed a systematic approach, including previous mapping of behaviour change techniques (BCTs) to key domains from the Theoretical Domains Framework that were perceived by GPs and pharmacists to influence the target behaviours. Draft interventions were developed to operationalise selected BCTs through team discussion. Selection of an intervention for feasibility testing was guided by a subset of the APEASE (Affordability, Practicability, Effectiveness/cost-effectiveness, Acceptability, Side-effects/safety, Equity) criteria. RESULTS: Three draft interventions comprising selected BCTs were developed, targeting patients, pharmacists and GPs, respectively. Following assessment of each intervention using a subset of the APEASE criteria (affordability, practicability, acceptability), the GP-targeted intervention was selected for feasibility testing. This intervention will involve a demonstration of the behaviour and will be delivered as an online video. The video demonstrating how GPs can prescribe appropriate polypharmacy during a typical consultation with an older patient will also demonstrate salience of consequences (feedback emphasising the positive outcomes of performing the behaviour). Action plans and prompts/cues will be used as complementary intervention components. The intervention is designed to facilitate the prescribing of appropriate polypharmacy in routine practice. CONCLUSION: A GP-targeted intervention to improve appropriate polypharmacy in older people has been developed using a systematic approach. Intervention content has been specified using an established taxonomy of BCTs and selected to maximise feasibility. The results of a future feasibility study will help to determine if the theory-based intervention requires further refinement before progressing to a larger scale randomised evaluation.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations92
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetPharmaceutical Practices and Patient OutcomesTravaux en français237 207