59DE-PRESCRIBING THE PROTON PUMP INHIBITORS - STOPPING THE EPIDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
Topic: In older patients proton pump inhibitors (PPIs) are commonly inappropriately prescribed, causing potential harm (e.g. association with Clostridium Difficile infection). De-prescribing is a planned process of dose reduction or cessation of medication that is inappropriately prescribed. Our aim was to evaluate the prevalence of PPI prescription in patients admitted to our rehabilitation ward, before and after introduction of active PPI de-prescribing. Intervention: The intervention in this study was to commence active de-prescribing of PPIs on the rehabilitation ward. The guideline used was “De-prescribing proton pump inhibitors: Evidence-based clinical practice guideline” (Farrell B. Canadian Family Physician. 2017 May;63(5):354−364). Data was collected retrospectively for a 3 month period on those admitted to the ward pre-intervention, by reviewing the charts or the electronic discharge letters. Thereafter, data was actively collected for a 3 month period, after the intervention was introduced. Every patient on a PPI had the indication for the prescription reviewed, and based on guidelines was de-prescribed if appropriate (drug stopped, reduced dose, switch from regular use to “on demand”). Descriptive statistics included demographics, prevalence of an indication for PPIs and prevalence of de-prescription. Improvement: Total number of patients in study was 73, 48% (n = 35) in the pre-intervention and 52% (n = 38) in the post intervention group. Average age was 82years. In the pre-intervention group 86% (n = 30) were on PPIs upon admission, with 13% (n = 4) de-prescribed. In the post intervention group, 76% (n = 29) were on PPIs, with 52% (n = 15) de-prescribed. PPI was continued in 48% (n=14). Of these 64% (9/14) were appropriately on PPIs, with the remainder 36% (5/14) left on PPI outside guidelines. Discussion: There was a high prevalence of inappropriate PPI prescription in this cohort. The introduction of active de-prescribing resulted in a four-fold percentage increase in de-prescription. Further improvements could be achieved through involvement of a clinical pharmacist.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».