Impact of the Goal‐directed Medication Review Electronic Decision Support System on Drug Burden Index: A cluster‐randomised clinical trial in primary care
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The Goal-directed Medication Review Electronic Decision Support System (G-MEDSS) assesses and reports a patient's goals, attitudes to deprescribing and Drug Burden Index (DBI) score, a measure of cumulative exposure to anticholinergic and sedative medications. This study evaluated the effect of implementing G-MEDSS in home medicines reviews (HMRs) on DBI exposure and clinical outcomes. METHODS: A cluster-randomised clinical trial was performed across Australia. Accredited clinical pharmacists were randomised into intervention (G-MEDSS with usual care HMR) or comparison groups (usual care HMR alone). Patients were recruited by pharmacists from those routinely referred by general practitioners for HMR. The primary outcome was the proportion of patients with any reduction in DBI at 3-months follow-up. Secondary outcomes included change in DBI continuous score at 3-months, HMR recommendations to change DBI and clinical outcomes. RESULTS: There were 201 patient participants at baseline (n = 88 intervention, n = 113 comparison), with 159 followed-up at 3-months (n = 63 intervention, n = 96 comparison). The proportion of patients with a reduction in DBI was not significantly different at 3-months (intervention 17%, comparison 11%; adjusted odds ratio 1.44, 95% confidence interval 0.56-3.80). Regarding secondary outcomes, there was no difference in change in DBI score at 3-months. However, the HMR report made recommendations to reduce DBI for a significantly greater proportion of patients in the intervention than in the comparison group (intervention 37%, comparison 14%; adjusted odds ratio 3.20, 95% confidence interval 1.50-6.90). No changes were observed in clinical outcomes. CONCLUSION: Implementation of G-MEDSS within HMR did not reduce patients' DBI at 3 months compared with usual care HMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».