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Enregistrement W2905436236 · doi:10.71781/4704

Evaluation of direct-to-patient educational approaches for reducing inappropriate sedative-hypnotic use in community-dwelling older adults

2017· dissertation· en· W2905436236 sur OpenAlexfundno aff
Philippe Martin

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésSedative/hypnoticSedativeHypnoticMedicinePsychologyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse teste l’hypothèse selon laquelle l’initiation du processus de déprescription des benzodiazépines peut être facilité chez les aînés via l’utilisation de documents éducatifs fondés sur des données probantes, soulignant les risques associés à ces médicaments ainsi que les alternatives non pharmacologiques plus sécuritaires. Cette thèse détaille comment nous avons développé, testé et adapté des outils éducatifs destinés aux consommateurs de benzodiazépines en nous basant sur des éléments de la théorie sociale cognitive et de la théorie constructiviste de l'apprentissage. Notre recherche a révélé l’importance du soutien offert par les professionnels de la santé chez les patients intéressés à déprescrire. Les étapes subséquentes de notre programme de recherche visaient à fournir aux aînés l'information nécessaire pour initier la conversation sur la déprescription, et, de façon simultanée, améliorer le niveau de confiance et outiller les professionnel de la santé, pour leur permettre d’assister les patients motivés à arrêter leurs sédatif-hypnotiques. Nous avons d'abord mené l'essai randomisé par grappes EMPOWER, où nous avons recruté 303 usagers chroniques de benzodiazépines âgés de 65 à 95 ans, dans 30 pharmacies communautaires (15 interventions, n = 148 participants, 15 témoins, n = 155). Une analyse préliminaire de l'effet de l'intervention sur la perception du risque associé aux benzodiazépines chez les participants a révélé que 45,1% de ceux ayant reçu l'intervention EMPOWER avaient signalé une augmentation du risque perçu, ce qui est associé à une meilleure acquisition des connaissances, à un changement des croyances, à une dissonance cognitive, à un sentiment d’auto-efficacité accru et à une plus grande intention d’entamer la conversation sur la cessation du médicament. Après 6 mois, 27% des patients du groupe d'intervention avaient cessé leur benzodiazépine contre 5% des témoins (différence de risque 23%, IC 95% 14-32%, ICC 0,008, NNT = 4). Aucun facteur de risque n’influençait l'effet de l'intervention. Subséquemment, nous avons cherché à mieux comprendre les raisons pour lesquelles l'intervention avait échoué ou réussi chez certains participants, afin de guider la recherche future. Nous avons vérifié si les patients avec un déficit cognitif léger avaient autant bénéficié de l'intervention que les patients avec une cognition normale. Une analyse post hoc de tous les participants ayant complété l'étude EMPOWER (n = i 261) n'a révélé aucune différence significative, l'arrêt des benzodiazépines ayant été noté chez 39 (32,0% [24.4,40.7]) participants avec déficit cognitif léger et chez 53 (38,1% [30.5,46.4]) participants avec une cognition normale (OR ajusté 0,79, IC 95% [0.45-1.38]). Nous avons ensuite mené une évaluation réaliste qui a révélé que l’intervention avait réussi à motiver 167 participants (n = 64%) à déprescrire, cela ayant été démontré par l'amélioration du niveau de connaissances et un sentiment d’inquiétude accru quant à la prise de benzodiazépines. La déprescription était plus souvent vouée à l’échec chez les participants s’il y avait un manque de support offert par un professionnel de la santé, si l’accent était mis sur la qualité de vie à court terme, ou en présence d’intolérance aux symptômes de sevrage ou de perception défavorable de son niveau de santé. En se basant sur les défis observés dans l'essai EMPOWER, nous avons cherché à éliminer certains des obstacles à la déprescription de sédatif-hypnotiques, ciblant spécifiquement la réticence des professionnels de la santé à soutenir les patients dans le processus de déprescription. L'intervention dans l'essai D-PRESCRIBE consistait en une approche éducative en deux volets dirigés par le pharmacien auprès des patients et des médecins, via la distribution de la brochure EMPOWER aux patients et d'une opinion pharmaceutique destinée aux prescripteurs. Nous avons développé un modèle standard d’opinion pharmaceutique fondé sur des données probantes, testé auprès d’un échantillon de 32 médecins et de 61 pharmaciens. Via révision du prototype, un modèle final a été obtenu par consensus. Dans le cadre de l'étude randomisée par grappes D-PRESCRIBE, nous avons recruté 299 utilisateurs chroniques de sédatif-hypnotiques âgés de 66 à 96 ans, provenant de 68 pharmacies communautaires (34 interventions, n = 145 participants, 34 témoins, n = 154). Après 6 mois, 44% des patients du groupe d'intervention avaient cessé leur sédatif-hypnotique, contre 6,5% chez les contrôles (différence de risque 38%, IC 95% 24-48%, ICC 0,012, NNT = 3). Les taux de cessation de D-PRESCRIBE étaient significativement plus élevés que ceux observés dans l'étude EMPOWER. Les résultats suggèrent que l’ajout d’une composante éducative chez les prescripteurs réduit leur réticence à soutenir un patient motivé par le processus de déprescription.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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

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Publié2017
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