STOPP (Screening Tool of Older Person's Prescriptions) and START (Screening Tool to Alert doctors to Right Treatment). Consensus validation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Older people experience more concurrent illnesses, are prescribed more medications and suffer more adverse drug events than younger people. Many drugs predispose older people to adverse events such as falls and cognitive impairment, thus increasing morbidity and health resource utilization. At the same time, older people are often denied potentially beneficial, clinically indicated medications without a valid reason. We aimed to validate a new screening tool of older persons' prescriptions incorporating criteria for potentially inappropriate drugs called STOPP (Screening Tool of Older Persons' Prescriptions) and criteria for potentially appropriate, indicated drugs called START (Screening Tool to Alert doctors to Right, i.e. appropriate, indicated Treatment). METHODS: A Delphi consensus technique was used to establish the content validity of STOPP/START. An 18-member expert panel from academic centers in Ireland and the United Kingdom completed two rounds of the Delphi process by mail survey. Inter-rater reliability was assessed by determining the kappa-statistic for measure of agreement on 100 data-sets. RESULTS: STOPP is comprised of 65 clinically significant criteria for potentially inappropriate prescribing in older people. Each criterion is accompanied by a concise explanation as to why the prescribing practice is potentially inappropriate. START consists of 22 evidence-based prescribing indicators for commonly encountered diseases in older people. Inter-rater reliability is favorable with a kappa-coefficient of 0.75 for STOPP and 0.68 for START. CONCLUSION: STOPP/START is a valid, reliable and comprehensive screening tool that enables the prescribing physician to appraise an older patient's prescription drugs in the context of his/her concurrent diagnoses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».