EMPOWERing Hospitalized Older Adults to Deprescribe Sedative Hypnotics: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To distribute the EMPOWER patient education brochure and use hospitalization as an opportunity to reduce inappropriate sedatives. DESIGN: Participants were sequentially recruited until we achieved 30-day follow-up telephone and pharmacy records for 50 individuals. The proportion meeting the primary outcome was compared with that of a control cohort and with rates of cessation achieved in the community. SETTING: Fifty-two-bed medical clinical teaching unit in Montréal, Canada. PARTICIPANTS: Inpatients aged 65 and older who were chronic, regular sedative users. MEASUREMENTS: The primary outcome was short-term sustained cessation 30-days after discharge. As a secondary outcome, we compared self-reported sleep disturbance before and after the intervention. RESULTS: Sedatives were deprescribed in 32 of 50 (64%) participants who received the EMPOWER brochure, which was significantly higher than our historical rate of 21% (p<.001). Participants did not report significant worsening in their quality of sleep after sedative cessation. CONCLUSION: Hospitalized individuals are willing to deprescribe, and contact with the healthcare system provides the opportunity to initiate the process with educational brochures. This type of intervention requires few resources and is feasible and inexpensive.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».