Impact of an awareness of the doctors treating on the decrease of the prescriptions of antipsychotics in the demented residents in Ehpad
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the context of several national warnings, antipsychotics drugs are commonly used to treat behavioural and psychological symptoms in dementia (BPSD). AIM: To observe a decrease of antipsychotic drug prescription, in old NH (nursing homes) residents with dementia, after an awareness of their general practitioner. METHODS: Observational, prospective, multicenter study. The study population corresponds to NH residents with dementia, and antipsychotic drug consumption, in nursing homes volunteered to participate. Awareness-raising is carried out through information documents. The evaluation criteria is the proportion of residents under antipsychotics after sensitization. RESULTS: out of the 30 nursing homes included, 26.7% of the patients were prescribed at least one antipsychotic and 15% were both demented and under antipsychotics. A total of 317 residents with dementia and antipsychotics were included 15% of the total NH population. Psychotropic drug co-prescriptions was very frequent 43.2% also used benzodiazepines, 37.2% anxiolytics and 33.1% antidepressants. Agitation, aggressiveness, opposition to care and wandering were the most commonly BPSD encountered. After a first sensitization, we obtained a 15.5% decrease of antipsychotic prescriptions. CONCLUSION: A personalized sensitization towards GP allowed a reduction of antipsychotic drugs prescription in NH residents with dementia and BPSD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».