Deprescribing antihyperglycemic agents in older persons: Evidence-based clinical practice guideline.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an evidence-based guideline to help clinicians make decisions about when and how to safely taper, stop, or switch antihyperglycemic agents in older adults. METHODS: We focused on the highest level of evidence available and sought input from primary care professionals in guideline development, review, and endorsement processes. Seven clinicians (2 family physicians, 3 pharmacists, 1 nurse practitioner, and 1 endocrinologist) and a methodologist comprised the overall team; members disclosed conflicts of interest. We used a rigorous process, including the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach, for guideline development. We conducted a systematic review to assess evidence for the benefits and harms of deprescribing antihyperglycemic agents. We performed a review of reviews of the harms of continued antihyperglycemic medication use, and narrative syntheses of patient preferences and resource implications. We used these syntheses and GRADE quality-of-evidence ratings to generate recommendations. The team refined guideline content and recommendation wording through consensus and synthesized clinical considerations to address common front-line clinician questions. The draft guideline was distributed to clinicians and stakeholders for review and revisions were made at each stage. A decision-support algorithm was developed to accompany the guideline. RECOMMENDATIONS: We recommend deprescribing antihyperglycemic medications known to contribute to hypoglycemia in older adults at risk or in situations where antihyperglycemic medications might be causing other adverse effects, and individualizing targets and deprescribing accordingly for those who are frail, have dementia, or have a limited life expectancy. CONCLUSION: This guideline provides practical recommendations for making decisions about deprescribing antihyperglycemic agents. Recommendations are meant to assist with, not dictate, decision making in conjunction with patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».