Sensibilisation au bon usage des antipsychotiques pour soulager les symptômes comportementaux et psychologiques de la démence chez la personne âgée en centre de soins de longue durée (SENS-AP)
Notice bibliographique
Résumé
Resume Objectif : Cette etude a evalue l’impact d’une intervention multimodale sur le taux de conformite a des criteres de bon usage des ordonnances d’antipsychotiques pour des patients atteints de symptomes comportementaux et psychologiques de la demence en centre de soins de longue duree. Methodologie : Cette etude a compare le taux d’ordonnances conformes selon trois criteres (dose adequate en geriatrie, molecule recommandee et validite de l’indication) cinq et une semaine avant l’intervention, puis un et trois mois apres celle-ci. L’intervention comprenait la distribution d’un algorithme encadrant la prescription d’antipsychotiques, des notes redigees par des residents en pharmacie dans les dossiers medicaux non conformes et des rencontres avec l’equipe traitante. L’analyse du taux de conformite des dossiers a ete effectuee avec un modele d’equations d’estimations generalisees. Resultats : Des 188 utilisateurs d’antipsychotiques identifies dans trois centres de soins de longue duree de Laval, 126 ont ete inclus dans l’analyse primaire. Le suivi de ces utilisateurs a permis de decrire la conformite de leur ordonnance aux criteres de bon usage. Le taux de conformite est passe de 74,6 % au temps 0 a 81,5 % au temps 1 (p = 0,240) puis a 89,5 % au temps 2 (p < 0,001 pour la difference entre les temps 0 et 2 et p = 0,031 pour la difference entre les temps 1 et 2). Conclusion : Une intervention multimodale peut ameliorer la qualite de l’usage des antipsychotiques pour soulager les patients des symptomes comportementaux et psychologiques de la demence en centre de soins de longue duree. Abstract Objective : This study evaluated the impact of a multimodal intervention on the compliance rate with certain criteria on the appropriate use of antipsychotic medication orders for patients with behavioural and psychological symptoms of dementia in long-term care centres. Methodology : This study compared the rate of compliant medication orders according to three criteria (proper geriatric dose, recommended drug and valid indication) 5 weeks and 1 week before and 1 month and 3 months after the intervention. The intervention involved distributing an algorithm for guiding antipsychotic prescribing, pharmacy residents writing notes for noncompliant patient charts and meetings with the healthcare team. The analysis of the medical record compliance rate was performed using a generalized estimate equation model. Results : Of the 188 antipsychotic users identified at three long-term care centres in Laval, 126 were included in the primary analysis. Tracking these users enabled us to describe the compliance of their medication orders with the appropriate use criteria. The compliance rate increased from 74.6% at time 0 to 81.5% at time 1 (p = 0.240) and then to 89.5% at time 2 (p < 0.001 for the difference between times 0 and 2 and p = 0.031 for that between times 1 and 2). Conclusion : A multimodal intervention can improve the quality of the use of antipsychotics to relieve the behavioural and psychological symptoms of dementia in patients in long-term care centres.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».