Older Adults’ Awareness of Deprescribing: A Population‐Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine older adults' awareness of the concept of medication-induced harm and their familiarity with the term "deprescribing." Secondary objectives were to ascertain determinants of self-initiated deprescribing conversations and to identify how older adults seek information on medication harms. DESIGN: Cross-sectional population-based household telephone survey using random-digit dialling. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: Community-dwelling adults aged 65 and older (N = 2,665; n = 898 men, n = 1,767 women, mean age 74.9 ± 7.2, range 65-100). MEASUREMENTS: Information was gathered on age; sex; awareness of the term "deprescribing"; knowledge and information-seeking behaviors related to medication harms; and previous initiation of a deprescribing conversation with a healthcare professional. Three targeted classes of potentially inappropriate prescriptions were asked about: sedative-hypnotics, glyburide, and proton pump inhibitors. Descriptive statistics and regression analyses were used to quantify associations. RESULTS: Two-thirds (65.2%, 95% confidence interval (CI) = 63.4-67.0%) of participants were familiar with the concept of medication-induced harms. Only 6.9% (95% CI = 5.9-7.8%) recognized the term deprescribing; 48% (95% CI = 46-50%) had researched medication-related harms. Older adults most commonly sought information from the Internet (35.5%, 95% CI = 33.4-37.6%), and from health care professionals (32.2%, 95% CI = 30.1-34.3%). Patient-initiated deprescribing conversations were associated with awareness of medication harms (odds ratio (OR) = 1.74, 95% CI = 1.46-2.07), familiarity with the term deprescribing (OR = 1.55, 95% CI = 1.13-2.12), and information-seeking behaviors (OR = 4.57, 95% CI = 3.84-5.45), independent of age and sex. CONCLUSION: Healthcare providers can facilitate patient-initiated deprescribing conversations by providing information on medication harms and using the term "deprescribing."
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».