A systems approach to identifying the challenges of implementing deprescribing in older adults across different health-care settings and countries: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is increasing recognition of the need for deprescribing of inappropriate medications in older adults. However, efforts to encourage implementation of deprescribing in clinical practice have resulted in mixed results across settings and countries.Area covered: Searches were conducted in PubMed, Embase, and Google Scholar in June 2019. Reference lists, citation checking, and personal reference libraries were also utilized. Studies capturing the main challenges of, and opportunities for, implementing deprescribing into clinical practice across selected health-care settings internationally, and international deprescribing-orientated policies were included and summarized in this narrative review.Expert opinion: Deprescribing intervention studies are inherently heterogeneous because of the complexity of interventions employed and often do not reflect the real-world. Further research investigating enhanced implementation of deprescribing into clinical practice and across health-care settings is required. Process evaluations in deprescribing intervention studies are needed to determine the contextual factors that are important to the translation of the interventions in the real-world. Deprescribing interventions may need to be individually tailored to target the unique barriers and opportunities to deprescribing in different clinical settings. Introduction of national policies to encourage deprescribing may be beneficial, but need to be evaluated to determine if there are any unintended consequences.
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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 | 0,014 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».