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Enregistrement W2897941951 · doi:10.1016/j.jalz.2018.06.1905

P3‐540: CLINICIANS’ PERSPECTIVES ON BARRIERS AND ENABLERS TO OPTIMIZING PRESCRIBING IN PEOPLE WITH DEMENTIA AND COEXISTING CONDITIONS

2018· article· en· W2897941951 sur OpenAlexaff
Ariel Green, Patricia Lee, Chi Chiung Grace Chen, Emily Reeve, Jennifer L. Wolff, Cynthia M. Boyd

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychologyMedicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with dementia often have coexisting conditions and experience high rates of polypharmacy and potentially inappropriate medication use. There is a dearth of guidance for clinicians on how to manage coexisting conditions and determine medication appropriateness in people with dementia. To begin developing a framework to optimize prescribing for this vulnerable patient group, our objective was to investigate clinician-perceived barriers to and facilitators of reducing polypharmacy and potentially inappropriate medication use in people with dementia. Semi-structured interviews of 12 primary care and 9 specialist clinicians in urban, suburban and rural settings. Qualitative content analysis was used to identify major themes. Interviews were conducted from March 1, 2017 to January 12, 2018. Participants comprised 19 physicians and 2 nurse practitioners with a mean (SD) age of 47 (9) and a mean 14 (10) years in practice. Clinicians described decisions about prescribing medicines to manage coexisting conditions in patients with dementia as complex and said they often relied on subjective impressions, rather than objective measures or tools. They cited the following drug classes as challenging: oral anticoagulants, anti-diabetic agents, statins and bladder antimuscarinics. Enablers of reducing polypharmacy and potentially inappropriate medication use included collaboration with pharmacists and other health care providers involved in the patient's care; frank communication with families about the progression of dementia; and clinical practice guidelines for chronic conditions such as diabetes addressing dementia. Barriers included: inertia; absence of an involved family caregiver; lack of non-pharmacologic resources (to assist with conditions such as incontinence); family caregivers’ perception that the clinician is “giving up;” and fear of harming the patient by stopping medications. The results of this qualitative study highlight a need for tools, such as decision aids and guidelines that explicitly address how to manage coexisting conditions in people with dementia. Such tools should be developed and tested to help clinicians make decisions about medication appropriateness in people with dementia, with the goal of reducing polypharmacy and use of potentially inappropriate medications in this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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