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Enregistrement W3008444487 · doi:10.1186/s12877-020-1442-2

Implementation of the Goal-directed Medication review Electronic Decision Support System (G-MEDSS)© into home medicines review: a protocol for a cluster-randomised clinical trial in older adults

2020· article· en· W3008444487 sur OpenAlexaff
Lisa Kouladjian O’Donnell, Mouna Sawan, Emily Reeve, Danijela Gnjidic, Timothy F. Chen, Patrick J. Kelly, J. Simon Bell, Sarah N. Hilmer

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of Sydney
Mots-clésDeprescribingMedicinePolypharmacyBeers CriteriaIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialGeriatricsMedication therapy managementClinical decision support systemChecklistClinical pharmacyClinical trialHealth careFamily medicinePharmacistNursingPsychiatryPharmacyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older people living in the community have a high prevalence of polypharmacy and are vulnerable to adverse drug events. Home Medicines Review (HMR) is a collaborative medication review service involving general practitioners (GPs), accredited clinical pharmacists (ACPs) and patients, which aims to prevent medication-related problems. This study aims to evaluate the implementation of a Computerised Clinical Decision Support System (CCDSS) called G-MEDSS© (Goal-directed Medication Review Electronic Decision Support System) in HMRs to deprescribe anticholinergic and sedative medications, and to assess the effect of deprescribing on clinical outcomes. METHODS: This study consists of 2 stages: Stage I - a two-arm parallel-group cluster-randomised clinical trial, and Stage II - process evaluation of the CCDSS intervention in HMR. Community-dwelling older adults living with and without dementia who are referred for HMR by their GP and recruited by ACPs will be included in this study. G-MEDSS is a CCDSS designed to provide clinical decision support for healthcare practitioners when completing a medication review, to tailor care to meet the patients' goals and preferences. The G-MEDSS contains three tools: The Goals of Care Management Tool, The Drug Burden Index (DBI) Calculator©, and The revised Patients' Attitudes Towards Deprescribing (rPATD) questionnaire. The G-MEDSS produces patient-specific deprescribing reports, to be included as part of the ACPs communication with the patient's GP, and patient-specific reports for the patient (or carer). ACPs randomised to the intervention arm of the study will use G-MEDSS to create deprescribing reports for the referring GP and for their patient (or carer) when submitting the HMR report. ACPs in the comparison arm will provide the usual care HMR service (without the G-MEDSS). OUTCOMES: The primary outcome is reduction in DBI exposure 3 months after HMR ± G-MEDSS intervention between comparison and intervention groups. The secondary outcomes include changes in clinical outcomes (physical and cognitive function, falls, institutionalisation, GP visits, medication adherence and mortality) 3-months after HMR. DISCUSSION: This study is expected to add to the evidence that the combination of CCDSS supporting medication review can improve prescribing and clinical outcomes in older adults. TRIAL REGISTRATION: The trial was registered on the Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12617000895381 on 19th June 2017.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,392 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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