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Enregistrement W3008704036 · doi:10.1002/jppr.1626

Deprescribing tools: a review of the types of tools available to aid deprescribing in clinical practice

2020· review· en· W3008704036 sur OpenAlexaff
Emily Reeve

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy Practice and Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésDeprescribingPolypharmacyMedicineClinical PracticeHealth professionalsProcess (computing)Health careNursingIntensive care medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The importance of deprescribing, which is the process of withdrawing an inappropriate medication, supervised by a healthcare professional with the goal of managing polypharmacy and improving outcomes, is increasingly recognised as part of good clinical care. With this, a number of tools have been developed with the purpose of aiding health professionals to deprescribe in regular practice. The types of tools vary significantly in their form and include tools to aid in the overall process of deprescribing (such as generic frameworks and drug‐specific deprescribing guidelines) as well as tools that may assist in a specific part of the process (such as identifying inappropriate medications or engaging the patient). While many tools are available, most provide little (if any) information on how they were developed, and limited implementation research has been conducted. This paper provides an overview of the types of available tools and how they might be used in clinical practice.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,167
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,167
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,006
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 Opus0,672
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,048 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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