A realist evaluation of patients’ decisions to deprescribe in the EMPOWER trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Successful mechanisms for engaging patients in the deprescribing process remain unknown but may include: (1) triggering motivation to deprescribe by increasing patients' knowledge and concern about medications; (2) building capacity to taper by augmenting self-efficacy and (3) creating opportunities to discuss and receive support for deprescribing from a healthcare provider. We tested these mechanisms during theEliminating Medications through Patient Ownership of End Results (EMPOWER) () trial and investigated the contexts that led to positive and negative deprescribing outcomes. DESIGN: A realist evaluation using a sequential mixed methods approach, conducted alongside the EMPOWER randomised clinical trial. SETTING: Community, Quebec, Canada. PARTICIPANTS: 261 older chronic benzodiazepine consumers, who received the EMPOWER intervention and had complete 6-month follow-up data. INTERVENTION: Mailed deprescribing brochure on benzodiazepines. MEASUREMENTS: Motivation (intent to discuss deprescribing; change in knowledge test score; change in beliefs about the risk-benefits of benzodiazepines, measured with the Beliefs about Medicines Questionnaire), capacity (self-efficacy for tapering) and opportunity (support from a physician or pharmacist). RESULTS: The intervention triggered the motivation to deprescribe among 167 (n=64%) participants (mean age 74.6 years±6.3, 72% women), demonstrated by improved knowledge (risk difference, 58.50% (95% CI 46.98% to 67.44%)) and increased concern about taking benzodiazepines (risk difference, 67.67% (95% CI 57.36% to 74.91%)). Those who attempted to taper exhibited increased self-efficacy (risk difference, 56.90% (95% CI 45.41% to 65.77%)). Contexts where the deprescribing mechanisms failed included lack of support from a healthcare provider, a focus on short-term quality of life, intolerance to withdrawal symptoms and perceived poor health. CONCLUSION: Deprescribing mechanisms that target patient motivation and capacity to deprescribe yield successful outcomes in contexts where healthcare providers are supportive, and patients do not have internal competing desires to remain on drug therapy. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov: NCT01148186.
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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 | 0,034 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».