Are general practitioners willing to deprescribe in oldest-old patients with polypharmacy?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing the growing number of oldest-old patients with multimorbidity and polypharmacy in primary health care poses an increasing public health challenge. Since inappropriate polypharmacy can harm patients’ health, general practitioners (GPs) should regularly review patients’ medications and, if necessary, deprescribe. This case vignette study evaluates the deprescribing decisions of GPs from 31 countries and compares the factors influencing GPs’ deprescribing decisions. We invited GPs to participate in an online survey, containing a) three cases of increasingly dependent oldest-old multimorbid patients with potentially inappropriate polypharmacy and b) Likert-scale questions assessing the importance of factors influencing deprescribing. We presented each case with and without history of cardiovascular disease (CVD). For each case, we asked whether GPs would deprescribe any medication and, if so, which one(s). We calculated percentages of GPs deprescribing at least one medication in each case, compared cases with/without CVD history and different levels of dependency in activities of daily living, and calculated the percentage of factors rated as important or very important. Of 3175 invited GPs from 31 countries, 53% responded (N = 1’706) with a mean age of 50 years and 60% females. Results are preliminary, but despite some differences across GP characteristics (male/female, age) and across countries, GPs generally showed a high willingness to deprescribe in oldest-old patients (>80 years) with polypharmacy. GPs were more likely to deprescribe in patients with a higher level of dependency, in the absence of history of CVD, and when patients are on statins, proton-pump inhibitors or potentially inappropriate pain medication. Factors GPs rated as important or very important for the deprescribing decision were patients’ quality of life, risks and benefits of medications, patients’ life expectancy, and potential negative health outcomes resulting from deprescribing. Key messages Despite international differences, most GPs report they would deprescribe in older multimorbid patients with polypharmacy. The results will facilitate the development of interventions supporting general practitioners to deprescribe.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».