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Enregistrement W2897929033 · doi:10.1177/2042098618804490

Deprescribing conversations: a closer look at prescriber–patient communication

2018· article· en· W2897929033 sur OpenAlexafffund
Justin P. Turner, Claude Richard, Marie‐Thérèse Lussier, Marie-Ève Lavoie, Barbara Farrell, Denis Roberge, Cara Tannenbaum

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Drug Safety · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaUniversity of WaterlooCentre Integre de Sante et de Services Sociaux de LavalUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDeprescribingMedicineConversationThematic analysisHealth careAction (physics)Family medicineNursingQualitative researchPsychologyPolypharmacyInternal medicineCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Little is known about the initiation, style and content of patient and healthcare provider communication around deprescribing. We report the findings from a content analysis of audio-recorded discussions of proton pump inhibitor (PPI) and benzodiazepine deprescribing in primary care. Methods: Participants were healthcare providers ( n = 13) from primary care practices ( n = 3) and patients aged ⩾65 ( n = 24) who were chronic users of PPIs or benzodiazepines. The EMPOWER educational brochures were distributed prior to ( n = 15) or after ( n = 9) the patient’s usual healthcare provider appointment. Conversations were audio-recorded and coded using MEDICODE to analyze who initiated different themes, whether they followed a monologue or dialogue style, and to what extent the thematic content addressed issues pertaining to: ‘dosage/instructions,’ ‘medication action and efficacy,’ ‘risk/adverse effects,’ ‘attitudes/emotions,’ ‘adherence’ and ‘follow up.’ Descriptive analysis of the conversations was performed with comparison between patients who received the EMPOWER brochure before or after their appointments. Results: Patients were mostly women (67%) with a mean age of 74 ± 6 years. For PPI users, prior education resulted in a greater proportion of themes initiated by patients (44% versus 17%) and maintaining dialogue-style conversations (48% versus 28%). Among benzodiazepine users, conversation initiation (52% versus 47%) and conversation style was similar between both groups. The content of deprescribing conversations for PPIs revealed that patients and their healthcare providers focused less on ‘dosage/instructions,’ and more on the ‘medication action and efficacy’ and the necessity for ‘follow up.’ Conversations about stopping benzodiazepines were more likely to stagnate on the ‘if’ rather than the ‘how.’ Conclusion: The initiation, style and content of the conversations varied between PPI and benzodiazepine users, suggesting that healthcare providers will need to tailor deprescribing conversations accordingly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations70
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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