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Enregistrement W2943503182 · doi:10.1136/bmjopen-2018-024747

Unintended discontinuation of medication following hospitalisation: a retrospective cohort study

2019· article· en· W2943503182 sur OpenAlexaff
Patrick Redmond, Ronald McDowell, Tamasine Grimes, Fiona Boland, Ronan McDonnell, Carmel Hughes, Tom Fahey

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésMedicineDiscontinuationRetrospective cohort studyPediatricsCohortMedical recordCohort studyEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Whether unintended discontinuation of common, evidence-based, long-term medication occurs after hospitalisation; what factors are associated with unintended discontinuation; and whether the presence of documentation of medication at hospital discharge is associated with continuity of medication in general practice. DESIGN: Retrospective cohort study between 2012 and 2015. SETTING: Electronic records and hospital supplied discharge notifications in 44 Irish general practices. PARTICIPANTS: 20 488 patients aged 65 years or more prescribed long-term medication for chronic conditions. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES: Discontinuity of four evidence-based medication drug classes: antithrombotic, lipid-lowering, thyroid replacement drugs and respiratory inhalers in hospitalised versus non-hospitalised patients; patient and health system factors associated with discontinuity; impact of the presence of medication in the hospital discharge summary on continuity of medication in a patient's general practitioner (GP) prescribing record at 6 months follow-up. RESULTS: In patients admitted to hospital, medication discontinuity ranged from 6%-11% in the 6 months posthospitalisation. Discontinuity of medication is significantly lower for hospitalised patients taking respiratory inhalers (adjusted OR (AOR) 0.63, 95% CI (0.49 to 0.80), p<0.001) and thyroid medications (AOR 0.62, 95% CI (0.40 to 0.96), p=0.03). There is no association between discontinuity of medication and hospitalisation for antithrombotics (AOR 0.95, 95% CI (0.81 to 1.11), p=0.49) or lipid lowering medications (AOR 0.92, 95% CI (0.78 to 1.08), p=0.29). Older patients and those who paid to see their GP were more likely to experience increased odds of discontinuity in all four medicine groups. Less than half (39% to 47.4%) of patients had medication listed on their hospital discharge summary. Presence of medication on hospital discharge summary is significantly associated with continuity of medication in the GP prescribing record for lipid lowering medications (AOR 1.64, 95% CI (1.15 to 2.36), p=0.01) and respiratory inhalers (AOR 2.97, 95% CI (1.68 to 5.25), p<0.01). CONCLUSION: Discontinuity of evidence-based long-term medication is common. Increasing age and private medical care are independently associated with a higher risk of medication discontinuity. Hospitalisation is not associated with discontinuity but less than half of hospitalised patients have medication recorded on their hospital discharge summary.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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