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Enregistrement W2886251977 · doi:10.1136/bmjqs-2018-007840

Public reporting of antipsychotic prescribing in nursing homes: population-based interrupted time series analyses

2018· article· en· W2886251977 sur OpenAlexafffundabout
Noah Ivers, Monica Taljaard, Vasily Giannakeas, Catherine Reis, Evelyn Williams, Susan E. Bronskill

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreOttawa HospitalUniversity of OttawaWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMedical prescriptionAntipsychoticInterrupted Time Series AnalysisPsychological interventionPublic healthPopulationFamily medicinePsychiatryEmergency medicineNursingEnvironmental healthSchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although sometimes appropriate, antipsychotic medications are associated with increased risk of significant adverse events. In 2014, a series of newspaper articles describing high prescribing rates in nursing homes in Ontario, Canada, garnered substantial interest. Subsequently, an online public reporting initiative with home-level data was launched. We examined the impact of these public reporting interventions on antipsychotic prescribing in nursing homes. METHODS: Time series analysis of all nursing home residents in Ontario, Canada, between 1 October 2013 and 31 March 2016. The primary outcome was the proportion of residents prescribed antipsychotics each month. Balance measures were prescriptions for common alternative sedating agents (benzodiazepines and/or trazodone). We used segmented regression to assess the effects on prescription trends of the newspaper articles and the online home-level public reporting initiative. RESULTS: We included 120 009 nursing home resident admissions across 636 nursing homes. Following the newspaper articles, the proportion of residents prescribed an antipsychotic decreased by 1.28% (95% CI 1.08% to 1.48%) and continued to decrease at a rate of 0.2% per month (95% CI 0.16% to 0.24%). The online public reporting initiative did not alter this trend. Over 3 years, there was a net absolute reduction in antipsychotic prescribing of 6.0% (95% CI 5.1% to 6.9%). Trends for benzodiazepine prescribing did not change as substantially during the period of observation. Trazodone use has been gradually increasing, but its use did not change abruptly at the time of the mass media report or the public reporting initiative. INTERPRETATION: The rapid impact of mass media on prescribing suggests both an opportunity to use this approach to invoke change and a warning to ensure that such reporting occurs responsibly.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,294
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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