Medications Used Routinely in Primary Care to be Dose-Adjusted or Avoided in People With Chronic Kidney Disease: Results of a Modified Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) affects up to 18% of those over the age of 65 years. Potentially inappropriate medication prescribing in people with CKD is common. Objectives: Develop a pragmatic list of medications used in primary care that required dose adjustment or avoidance in people with CKD, using a modified Delphi panel approach, followed by a consensus workshop. Methods: We conducted a comprehensive literature search to identify potential medications. A group of 17 experts participated in a 3-round modified Delphi panel to identify medications for inclusion. A subsequent consensus workshop of 8 experts reviewed this list to prioritize medications for the development of point-of-care knowledge translation materials for primary care. Results: After a comprehensive literature review, 59 medications were included for consideration by the Delphi panel, with a further 10 medications added after the initial round. On completion of the 3 Delphi rounds, 66 unique medications remained, 63 requiring dose adjustment and 16 medications requiring avoidance in one or more estimated glomerular filtration rate categories. The consensus workshop prioritized this list further to 24 medications that must be dose-adjusted or avoided, including baclofen, metformin, and digoxin, as well as the newer SGLT2 inhibitor agents. Conclusion and Relevance: We have developed a concise list of 24 medications commonly used in primary care that should be dose-adjusted or avoided in people with CKD to reduce harm. This list incorporates new and frequently prescribed medications and will inform an updated, easy to access source for primary care providers.
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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 | 0,095 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».