How general practitioners would deprescribe in frail oldest-old with polypharmacy — the LESS study
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
BACKGROUND: Many oldest-old (> 80-years) with multimorbidity and polypharmacy are at high risk of inappropriate use of medication, but we know little about whether and how GPs would deprescribe, especially in the frail oldest-old. We aimed to determine whether, how, and why Swiss GPs deprescribe for this population. METHODS: GPs took an online survey that presented case-vignettes of a frail oldest-old patient with and without history of cardiovascular disease (CVD) and asked if they would deprescribe any of seven medications. We calculated percentages of GPs willing to deprescribe at least one medication in the case with CVD and compared these with the case without CVD using paired t-tests. We also included open-ended questions to capture reasons for deprescribing and asked which factors could influence their decision to deprescribe by asking for their agreement on a 5-point-Likert-scale. RESULTS: Of the 282 GPs we invited, 157 (56%) responded: 73% were men; mean age was 56. In the case-vignette without CVD, 98% of GPs deprescribed at least one medication (usually cardiovascular preventive medications) stating it had no indication nor benefit. They would lower the dose or prescribe pain medication as needed to reduce side effects. Their response was much the same when the patient had a history of CVD. GPs reported they were influenced by 'risk' and 'benefit' of medications, 'quality of life', and 'life expectancy', and prioritized the patient's wishes and priorities when deprescribing. CONCLUSION: Swiss GPs were willing to deprescribe cardiovascular preventive medication when it lacked indication but tended to retain pain medication. Developing tools for GPs to assist them in balancing the risks and benefits of medication in the context of patient values may improve deprescribing activities in practice.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle