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Enregistrement W3020956628 · doi:10.1177/2054358120912652

Prescription Patterns in Dialysis Patients: Differences Between Hemodialysis and Peritoneal Dialysis Patients and Opportunities for Deprescription

2020· article· en· W3020956628 sur OpenAlexaffabout
Judith Marin, Laura Beresford, Christine Lo, Alexander Pai, Gabriela Espino-Hernández, Monica Beaulieu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaProvidence Health CareSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionPeritoneal dialysisDialysisPolypharmacyHemodialysisInternal medicineKidney diseaseIntensive care medicineRetrospective cohort studyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients treated with maintenance dialysis are at high risk of polypharmacy given their many comorbidities as well as complications from their disease state and treatment. The prescribing patterns and burden of polypharmacy in patients treated with maintenance dialysis, and specifically the difference between hemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD) prescribing, are not well characterized. OBJECTIVES: The objectives of this study were to review the prescribing patterns for patients treated with maintenance dialysis, to compare prescribing pattern between HD and PD, and to identify opportunities for deprescription. DESIGN: This is a retrospective cohort study. SETTING: This study was conducted in all dialysis centers in British Columbia, Canada. PATIENTS: Patients who were receiving chronic dialysis (>120 days on the same dialysis modality) between June 3 and October 1, 2015, and registered in the British Columbia (BC) Renal Patient Records and Outcomes Management Information System. MEASUREMENTS: value of <.05 was considered statistically significant. METHODS: Medications were classified by indication: (1) management of renal complications, (2) cardiovascular (CV) medications, (3) diabetes medications, or (4) management of symptoms, and then classified as to whether they were a "potentially inappropriate medication" (PIM) or not. Ethics approval was granted from the University of British Columbia Research and Ethics Board. RESULTS: In total, 3017 patients met inclusion criteria (2243 HD, 774 PD). The mean age was 66.2 ± 14.8 years. The HD group had more patients over 80 years old (22.1% vs 12.5%) and more patients with diabetes and CV disease. The mean number (standard deviation [SD]) of discrete prescribed medications was 17.71 (5.72) overall with more medications in the HD group versus the PD group. The mean number of medications increased with dialysis vintage in both groups. HD patients were on more medications for renal complications and management of symptoms than PD patients. Of the total number of medications prescribed, 5.02 (2.78) were classified as a PIM, with the number of PIMs higher in HD vs PD patients: 5.37 (2.83) versus 4.02 (2.37). LIMITATIONS: In BC, some of the medications are prescribed through standardized protocols and may not be comparable with other Canadian provinces. We report here prescribing patterns, not utilization patterns, as we are not able to ascertain actual consumption of prescribed medication. CONCLUSION: This study reviews and characterizes both the prescription and non-prescription medication prescribed to HD patients and PD patients in BC. Pill burden in both groups is high, as is the prescription of PIMs. Patients receiving maintenance HD receive more overall medications and more PIMs. These results highlight areas of opportunities for future systematic and patient-informed deprescription initiatives in both patient groups.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations47
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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