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Enregistrement W2971814316 · doi:10.1136/bmjopen-2019-031080

‘Optimising PharmacoTherapy In the multimorbid elderly in primary CAre’ (OPTICA) to improve medication appropriateness: study protocol of a cluster randomised controlled trial

2019· article· en· W2971814316 sur OpenAlexaff
Katharina Tabea Jungo, Zsofia Rozsnyai, Sophie Mantelli, Carmen Floriani, Axel Löwe, Fanny Lindemann, Nathalie Schwab, Rahel Meier, Lamia Elloumi, Corlina Johanna Alida Huibers, Bastiaan Theodoor Gerard Marie Sallevelt, Michiel Meulendijk, Emily Reeve, Martin Feller, Claudio Schneider, Heinz Bhend, Pius M Bürki, Sven Trelle, Marco Spruit, Matthias Schwenkglenks, Nicolas Rodondi, Sven Streit

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPolypharmacyMedicinePharmacotherapyClinical endpointBeers CriteriaMedical prescriptionGeriatricsMedication therapy managementRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialIntervention (counseling)Physical therapyClinical trialMEDLINEProtocol (science)PharmacyFamily medicineIntensive care medicineAlternative medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Multimorbidity and polypharmacy are major risk factors for potentially inappropriate prescribing (eg, overprescribing and underprescribing), and systematic medication reviews are complex and time consuming. In this trial, the investigators aim to determine if a systematic software-based medication review improves medication appropriateness more than standard care in older, multimorbid patients with polypharmacy. METHODS AND ANALYSIS: Optimising PharmacoTherapy In the multimorbid elderly in primary CAre is a cluster randomised controlled trial that will include outpatients from the Swiss primary care setting, aged ≥65 years with ≥three chronic medical conditions and concurrent use of ≥five chronic medications. Patients treated by the same general practitioner (GP) constitute a cluster, and clusters are randomised 1:1 to either a standard care sham intervention, in which the GP discusses with the patient if the medication list is complete, or a systematic medication review intervention based on the use of the 'Systematic Tool to Reduce Inappropriate Prescribing'-Assistant (STRIPA). STRIPA is a web-based clinical decision support system that helps customise medication reviews. It is based on the validated 'Screening Tool of Older Person's Prescriptions' (STOPP) and 'Screening Tool to Alert doctors to Right Treatment' (START) criteria to detect potentially inappropriate prescribing. The trial's follow-up period is 12 months. Outcomes will be assessed at baseline, 6 and 12 months. The primary endpoint is medication appropriateness, as measured jointly by the change in the Medication Appropriateness Index (MAI) and Assessment of Underutilisation (AOU). Secondary endpoints include the degree of polypharmacy, overprescribing and underprescribing, the number of falls and fractures, quality of life, the amount of formal and informal care received by patients, survival, patients' quality adjusted life years, patients' medical costs, cost-effectiveness of the intervention, percentage of recommendations accepted by GPs, percentage of recommendation rejected by GPs and patients' willingness to have medications deprescribed. ETHICS AND DISSEMINATION: The ethics committee of the canton of Bern in Switzerland approved the trial protocol. The results of this trial will be published in a peer-reviewed journal. MAIN FUNDING: Swiss National Science Foundation, National Research Programme (NRP 74) 'Smarter Healthcare'. TRIAL REGISTRATION NUMBERS: Clinicaltrials.gov (NCT03724539), KOFAM (Swiss national portal) (SNCTP000003060), Universal Trial Number (U1111-1226-8013).

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)0,005
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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,365 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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