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Enregistrement W2907227490 · doi:10.1017/s0266462318002441

PP102 Developing A Contextually-Informed Deprescribing Intervention

2018· article· en· W2907227490 sur OpenAlexaboutno aff
Charlene Ronquillo, Ken Stein

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingStakeholderPsychological interventionFocus groupNursingIntervention (counseling)MedicineContext (archaeology)Health carePolypharmacyPublic relationsSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Deprescribing – a process for reducing or stopping drugs when the balance of benefits and harms may no longer be in a person's interests – is a key aspect of managing multimorbidity and polypharmcacy in older people. Several deprescribing interventions have been developed (e.g. in Australia and Canada), although significant challenges for successful implementation remain. Through key stakeholder consultation in the care home setting in South West England, we take the initial steps to develop a context-informed deprescribing approach. Engaging stakeholders from the outset gains insight into acceptability, feasibility, and relevance of deprescribing interventions developed elsewhere informing co-production of an effective, implementable approach. Methods: Consultation workshops were held with two groups of stakeholders: (i) care home residents and their families; (ii) care home staff and health care professionals (general practitioners, medical specialists, pharmacists, nurses, allied health professionals). Focus groups were held with each group separately to understand perspectives on: deprescribing in general; contextual considerations; and, perspectives on deprescribing interventions developed in other countries. A combined focus group then considered components of a deprescribing intervention for care homes. Qualitative data were audio recorded, transcribed, and thematically coded. Results: Participants described the nature of local relationships, dynamics, structures, and resources, as important considerations in the development of a deprescribing approach in care homes. Perspectives and concerns around deprescribing among the stakeholder groups varied, although the importance of eliciting local stakeholder feedback in the early stages of developing a deprescribing intervention was a common thread. Conclusions: Early engagement and co-production are crucial in developing an approach to deprescribing in care homes. The combination of stakeholder involvement and qualitative research is important for developing an effective, contextually relevant intervention as the balance between interests can be incorporated into the approach. Leveraging the experience in other countries is a novel and valuable step.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,417 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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