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Enregistrement W2948694834 · doi:10.1186/s13012-019-0904-4

Improving care for elderly patients living with polypharmacy: protocol for a pragmatic cluster randomized trial in community-based primary care practices in Canada

2019· article· en· W2948694834 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of WaterlooInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalHealth Sciences CentreWomen's College HospitalUniversity of CalgaryUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of ManitobaUniversité de MontréalUniversity of AlbertaBruyèreNorth York General HospitalDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésMedicinePolypharmacyHealth administrationHealth informaticsRandomized controlled trialProtocol (science)Primary careHealth services researchCluster (spacecraft)Cluster randomised controlled trialFamily medicinePublic healthNursingAlternative medicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Elders living with polypharmacy may be taking medications that do not benefit them. Polypharmacy can be associated with elevated risks of poor health, reduced quality of life, high care costs, and persistently complex care needs. While many medications could be problematic, this project targets medications that should be deprescribed for most elders and for which guidelines and evidence-based deprescribing tools are available. These are termed potentially inappropriate prescriptions (PIPs) and are as follows: proton pump inhibitors, benzodiazepines, antipsychotics, and sulfonylureas. Implementation strategies for deprescribing PIPs in complex older patient populations are needed. METHODS: This will be a pragmatic cluster randomized controlled trial in community-based primary care practices across Canada. Eligible practices provide comprehensive primary care and have at least one physician that consents to participate. Community-dwelling patients aged 65 years and older with ten or more unique medication prescriptions in the past year will be included. The objective is to assess whether the intervention reduces targeted PIPs for these patients compared with usual care. The intervention, Structured Process Informed by Data, Evidence and Research (SPIDER), is a collaboration between quality improvement (QI) and research programs. Primary care teams will form interprofessional Learning Collaboratives and work with QI coaches to review electronic medical record data provided by their regional Practice Based Research Networks (PBRNs), identify areas of improvement, and develop and implement changes. The study will be tested for feasibility in three PBRNs (Toronto, Montreal, and Edmonton) using prospective single-arm mixed methods. Findings will then guide a pragmatic cluster randomized controlled trial in five PBRNs (Calgary, Winnipeg, Ottawa, Montreal, and Halifax). Seven practices per PBRN will be recruited for each arm. The analysis will be by intention to treat. Ten percent of patients who have at least one PIP at baseline will be randomly selected to participate in the assessment of patient experience and self-reported outcomes. Qualitative methods will be used to explore patient and physician experience and evaluate SPIDER's processes. CONCLUSION: We are testing SPIDER in a primary care population with complex care needs. This could provide a widely applicable model for care improvement. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT03689049 ; registered September 28, 2018.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,379 · 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