Attitudes of Older Adults and Caregivers in Australia toward Deprescribing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Use of harmful and/or unnecessary medications in older adults is common. Understanding older adult and caregiver attitudes toward deprescribing will contribute to medication optimization in practice. The aims of this study were to capture the attitudes and beliefs of older adults and caregivers toward deprescribing and determine what participant characteristics and/or attitudes (if any) predicted reported willingness to have a medication deprescribed. DESIGN: Self-completed questionnaire. SETTING: Australia. PARTICIPANTS: Older adults (n = 386), 65 years or older, taking one or more regular prescription medications and caregivers of older adults (n = 205) who could self-complete a written questionnaire in English. MEASUREMENTS: Older adult and caregiver versions of the validated revised Patients' Attitudes Towards Deprescribing (rPATD) questionnaire were completed. The rPATD includes two global questions and four factors: perceived burden of medications, belief in appropriateness of medications, concerns about stopping, and involvement in medication management. Participant characteristics, self-rated health, trust in physician, and health autonomy were also collected. RESULTS: Older adult participants had a median age of 74 years (interquartile range [IQR] = 70-81 y), and caregivers were aged 67 years (IQR = 59-76) and were caring for a person aged 81 years (IQR = 75-86.25 y). Most of both older adults (88%) and caregivers (84%) agreed or strongly agreed that they would be willing to stop one or more of their or their care recipient's medications if their or their care recipient's doctor said it was possible. In a binary logistic regression model, a low concern about stopping factor score was the strongest predictor of willingness to have a medication deprescribed in older adults (odds ratio [OR] = 0.12; 95% confidence interval [CI] = 0.04-0.34). Excellent/good rating of physical health was the strongest predictor in caregivers (OR = 3.71; 95% CI = 1.13-12.23). CONCLUSIONS: Most older adults and caregivers are willing to have one of their or their care recipient's medication deprescribed, although different predictors (characteristics/attitudes) of this willingness were identified in these two groups.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».