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Enregistrement W2954253497 · doi:10.1111/jgs.16040

The MedSafer Study: A Controlled Trial of an Electronic Decision Support Tool for Deprescribing in Acute Care

2019· article· en· W2954253497 sur OpenAlexaff
Emily G. McDonald, Peter E. Wu, Babak Rashidi, Alan J. Forster, Allen Huang, Louise Pilote, Louise Papillon‐Ferland, André Bonnici, Robyn Tamblyn, Rachel Whitty, Sandra Porter, Kiran Battu, James Downar, Todd C. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingMedicinePolypharmacyIntervention (counseling)Beers CriteriaHospital medicinePharmacistEmergency medicineClinical pharmacyIntensive care medicineFamily medicineNursingPharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Polypharmacy is common, costly, and harmful for hospitalized older adults. Scalable strategies to reduce the burden of potentially inappropriate medications (PIMs) are needed. We sought to leverage medication reconciliation in hospitalized older adults by pairing with MedSafer, an electronic decision support tool for deprescribing. DESIGN: This was a nonrandomized controlled before-and-after study. SETTING: The study took place on four internal medicine clinical teaching units. PARTICIPANTS: Subjects were aged 65 years and older, had an expected prognosis of 3 or more months, and were taking five or more usual home medications. INTERVENTION: In the baseline phase, patients received usual care that was medication reconciliation. Patients in the intervention arm also had a "deprescribing opportunity report" generated by MedSafer and provided to their in-hospital treating team. MEASUREMENTS: The primary outcome was ascertained at the time of hospital discharge and was the proportion of patients who had one or more PIMs deprescribed. RESULTS: A total of 1066 patients were enrolled, and deprescribing opportunities were present for 873 (82%; 418 during the control and 455 during the intervention phases, respectively). The proportion of patients with one or more PIMs deprescribed at discharge increased from 46.9% in the control period to 54.7% in the intervention period with an adjusted absolute risk difference of 8.3% (2.9%-13.9%). Not all classes of drugs in the intervention arm were associated with an increase in deprescribing, and new PIM starts were equally common in both arms of the study. CONCLUSION: Using an electronic decision support tool for deprescribing, we increased the proportion of patients with one or more PIMs deprescribed at hospital discharge as compared with usual care. Although this type of intervention may help address medication overload in hospitalized patients, it also underscores the importance of powering future trials for a reduction in adverse drug events. TRIAL REGISTRATION: NCT02918058. J Am Geriatr Soc 67:1843-1850, 2019.

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 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations88
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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