Brief interventions targeting long‐term benzodiazepine and Z‐drug use in primary care: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the effectiveness of brief interventions in primary care aimed at reducing or discontinuing long-term benzodiazepine/Z-drug (BZRA) use. METHOD: Systematic review of randomized controlled trials of brief interventions in primary care settings aimed at reducing or discontinuing long-term BZRA use in adults taking BZRAs for ≥ 3 months. Four electronic databases were searched: PubMed, EMBASE, PsycINFO and CENTRAL. The primary outcome was BZRA use, classified as discontinuation or reduction by ≥ 25%. The Theoretical Domains Framework (TDF) was used to retrospectively code behavioural determinants targeted by the interventions. The Behaviour Change Technique (BCT) Taxonomy was used to identify the interventions' active components. Study-specific estimates were pooled, where appropriate, to yield summary risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs). Pearson's correlations were used to determine the relationship between intervention effect size and the results of both the TDF and BCT coding. RESULTS: Eight studies were included (n = 2071 patients). Compared with usual care, intervention patients were more likely to have discontinued BZRA use at 6 months (eight studies, RR = 2.73, 95% CI = 1.84-4.06) and 12 months post-intervention (two studies, RR = 3.41, 95% CI = 2.22-5.25). TDF domains 'knowledge', 'memory, attention and decision processes', 'environmental context and resources' and 'social influences' were identified as having been included in every intervention. Commonly identified BCTs included 'information about health consequences', 'credible source' and 'adding objects to the environment'. There was no detectable relationship between effect size and the results of either the TDF or BCT coding. CONCLUSION: Brief interventions delivered in primary care are more effective than usual care in reducing and discontinuing long-term benzodiazepine/Z-drug use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».