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Enregistrement W3031629620 · doi:10.1016/j.jamda.2020.04.004

A Canadian Cohort Study to Evaluate the Outcomes Associated with a Multicenter Initiative to Reduce Antipsychotic Use in Long-Term Care Homes

2020· article· en· W3031629620 sur OpenAlexafffundabout
John P. Hirdes, Jennifer Major, Selma Didic, Christine Quinn, Lori Mitchell, Jonathan H. Chen, Micaela Jantzi, Kaye Phillips

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Directors Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensWinnipeg Regional Health AuthorityCanadian Foundation for Healthcare ImprovementCanadian Standards AssociationRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Mots-clésMedicineAntipsychoticLong-term careIntervention (counseling)CohortHealth carePopulationQuality of life (healthcare)GerontologyCohort studyOddsFamily medicineSchizophrenia (object-oriented programming)Environmental healthPsychiatryNursingLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the impact of a multicenter intervention to reduce potentially inappropriate antipsychotic use in Canadian nursing homes at the individual and facility levels. DESIGN: Longitudinal, population-based cohort study to evaluate the Canadian Foundation for Healthcare Improvement's Spreading Healthcare Innovations Initiative to reduce potentially inappropriate antipsychotic use in 6 provinces/territories. SETTING AND PARTICIPANTS: Adults in nursing homes in 6 provinces/territories in Canada between 2014 and 2016. The sample involved 4927 residents in 45 intervention homes and 122,570 residents in 1193 control homes in the first quarter of the study. MEASURES: Assessment data based on the Resident Assessment Instrument 2.0 were used in both settings to track antipsychotic use and to obtain risk-adjusters for a quality indicator on potentially inappropriate use. INTERVENTION: Quality improvement teams in participating organizations were provided with education, training, and support to implement localized strategies intended to reduce antipsychotic medication use in residents without diagnosis of psychosis. RESULTS: At the resident level, we found that the odds of remaining on potentially inappropriate antipsychotics were 0.75 in intervention compared with control homes after adjusting for age, sex, aggressive behavior, and cognition. These findings were evident within the pooled Canadian data as well as within provinces. At the facility level, the intervention homes had greater improvements in risk-adjusted quality indicator performance than the control homes, and this was true for the worst, median, and best-performing homes at baseline. There was no major change in the quality indicator for worsening of behavior symptoms. CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: The Canadian Foundation for Healthcare Improvement intervention was associated with a reduction in potentially inappropriate antipsychotic use at both the individual and facility levels of analysis. This improvement in performance was independent of secular trends toward reduced antipsychotic use in participating provinces. This suggests that substantial improvements in medication use may be achieved through targeted, collaborative quality improvement initiatives in long-term care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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