Internists’ Perceptions of Proton Pump Inhibitor Adverse Effects and Impact on Prescribing Practices: Results of a Nationwide Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Observational studies have linked proton pump inhibitors (PPIs) with serious adverse effects. The study aimed to evaluate internists' perceptions of PPI harms and effects on prescribing. METHODS: This was an online survey of a representative sample of the American College of Physicians in 2013. We queried familiarity with and concern about PPI adverse effects (1 - 7 Likert-type scales, anchored by "not at all" and "extremely"). We also asked how frequently (often, sometimes, rarely, or never) participants used any of three "de-escalation" strategies to stop or reduce PPIs because of concern about adverse effects: reducing patients' PPI dose, switching to H2 blocker, or discontinuing PPI. We used multivariable logistic regression to evaluate associations between sometimes/often using any PPI de-escalation strategy and gender, time in practice, familiarity, and concern. RESULTS: The response rate was 53% (487/914). Seventy percent were male, median time in practice was 11 - 15 years, and most practiced general medicine (58%). Ninety-nine percent reported at least some familiarity with reported adverse effects (mean 4.9, standard deviation (SD) 1.0), and 98% reported at least some concern (mean 4.6, SD 1.3). Sixty-three percent reported sometimes/often reducing the PPI dose, 52% switching to H2 blocker, and 44% discontinuing PPI. In multivariable analysis, familiarity with adverse effects (OR 1.66 (1.31 - 2.10) for 1-point increase, P < 0.001) and concern (OR 2.14 (1.76 - 2.61) for 1-point increase, P < 0.001) were independently associated with de-escalation. Gender and time in practice had no effects. CONCLUSION: Almost all internists report awareness and concern about PPI adverse effects, and most are de-escalating PPIs as a result. Research on which approach is most effective for which patients is critically important.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».