The OPTIMIZE patient- and family-centered, primary care-based deprescribing intervention for older adults with dementia or mild cognitive impairment and multiple chronic conditions: study protocol for a pragmatic cluster randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most individuals with dementia or mild cognitive impairment (MCI) have multiple chronic conditions (MCC). The combination leads to multiple medications and complex medication regimens and is associated with increased risk for significant treatment burden, adverse drug events, cognitive changes, hospitalization, and mortality. Optimizing medications through deprescribing (the process of reducing or stopping the use of inappropriate medications or medications unlikely to be beneficial) may improve outcomes for MCC patients with dementia or MCI. METHODS: With input from patients, family members, and clinicians, we developed and piloted a patient-centered, pragmatic intervention (OPTIMIZE) to educate and activate patients, family members, and primary care clinicians about deprescribing as part of optimal medication management for older adults with dementia or MCI and MCC. The clinic-based intervention targets patients on 5 or more medications, their family members, and their primary care clinicians using a pragmatic, cluster-randomized design at Kaiser Permanente Colorado. The intervention has two components: a patient/ family component focused on education and activation about the potential value of deprescribing, and a clinician component focused on increasing clinician awareness about options and processes for deprescribing. Primary outcomes are total number of chronic medications and total number of potentially inappropriate medications (PIMs). We estimate that approximately 2400 patients across 9 clinics will receive the intervention. A comparable number of patients from 9 other clinics will serve as wait-list controls. We have > 80% power to detect an average decrease of - 0.70 (< 1 medication). Secondary outcomes include the number of PIM starts, dose reductions for selected PIMs (benzodiazepines, opiates, and antipsychotics), rates of adverse drug events (falls, hemorrhagic events, and hypoglycemic events), ability to perform activities of daily living, and skilled nursing facility, hospital, and emergency department admissions. DISCUSSION: The OPTIMIZE trial will examine whether a primary care-based, patient- and family-centered intervention educating patients, family members, and clinicians about deprescribing reduces numbers of chronic medications and PIMs for older adults with dementia or MCI and MCC. TRIAL REGISTRATION: NCT03984396. Registered on 13 June 2019.
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 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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,005 |
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 ».