TRANSLATING KNOWLEDGE ABOUT DEPRESCRIBING INTO PRACTICE TO OPTIMIZE MEDICATION USE IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Medications play a significant role in the management of chronic medical conditions in older adults. Polypharmacy (concurrent use of multiple medications) can be appropriate and highly beneficial to the individual. The decision to initiate a medication involves determining the necessity of the medication, then weighing up the potential benefits and potential risks of the medication for the individual. However, the necessity, benefits and risks of medication use in an individual may change with time and the ageing process. Therefore, to achieve quality use of medications in older adults “deprescribing” may be required. Deprescribing is the process of withdrawal (or dose reduction) of medications that are no longer necessary, are high risk, or do not fit with the preferences and treatment goals of the individual (inappropriate medications). Evidence internationally shows that approximately half of all older adults are taking a medication which is potentially inappropriate and, therefore, deprescribing is not occurring in practice as often as it should be. Research is being conducted internationally to highlight the prevalence and associated harms of inappropriate medication use as well as determining the potential benefits and harms of deprescribing. It is imperative that knowledge gained from this research is translated into practice. We have a worldwide ageing population and use of medications in this population is unavoidable. This symposium will present international research and knowledge translation activities that are leading the way to a clinical practice where medications are prescribed and deprescribed judiciously.
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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 | 0,033 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».