Does a Consumer-Targeted Deprescribing Intervention Compromise Patient-Healthcare Provider Trust?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One in four community-dwelling older adults is prescribed an inappropriate medication. Educational interventions aimed at patients to reduce inappropriate medications may cause patients to question their prescriber’s judgment. The objective of this study was to determine whether a patient-focused deprescribing intervention compromised trust between older adults and their healthcare providers. An educational brochure was distributed to community-dwelling older adults by community pharmacists in order to trigger deprescribing conversations. At baseline and 6-months post-intervention, participants completed the Primary Care Assessment Survey, which measures patient trust in doctors and pharmacists. Changes in trust were ascertained post-intervention. Proportions with 95% confidence intervals (CI), and logistic regression were used to determine a shift in trust and associated predictors. 352 participants responded to the questionnaire at both time points. The majority of participants had no change or gained trust in their doctors for items related to the choice of medical care (78.5%, 95% CI = 74.2–82.8), communication transparency (75.4%, 95% CI = 70.7–79.8), and overall trust (81.9%, 95% CI = 77.9–86.0). Similar results were obtained for participants’ perceptions of their pharmacists, with trust remaining intact for items related to the choice of medical care (79.4%, 95% CI = 75.3–83.9), transparency in communicating (82.0%, 95% CI = 78.0–86.1), and overall trust (81.6%, 95% CI = 77.5–85.7). Neither age, sex nor the medication class targeted for deprescribing was associated with a loss of trust. Overall, the results indicate that patient-focused deprescribing interventions do not shift patients’ trust in their healthcare providers in a negative direction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découle