Issues with deprescribing in haemodialysis: a qualitative study of patient and provider experiences
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Patients undergoing haemodialysis receive on average 10-17 medications, which increase the risk of falls, adverse drug reactions and hospitalizations. Supervised discontinuation of potentially inappropriate medications may lower these risks. Although many calls have been made for deprescribing in the haemodialysis setting, little is known about how patients and providers in this setting experience it. The aim of this study is to explore patient and provider experiences and perceptions of one of the rare deprescribing intervention in haemodialysis. METHODS: Ten semi-structured interviews were held with patients, and a focus group was done with dialysis clinic team members at a Montreal area health network's haemodialysis clinic after the implementation of a standardized deprescribing intervention using the patient-as-partner approach. The interviews and focus group were recorded, and verbatims were coded to determine emerging themes. Grounded theory was used for interview guide design and data analysis. RESULTS: The three emerging themes were (1) ambivalence towards medication creating a favourable context for deprescribing, (2) the empowering elements of the deprescribing process and (3) the uncertain future of deprescribing in the clinics even though the intervention was considered successful. CONCLUSION: Haemodialysis patients and providers viewed deprescribing favourably, believed the intervention was valuable, and offered suggestions for long term implementation while expressing concerns about feasibility. Notwithstanding the underlying uncertainties, a structured and integrated approach in routine practice involving all members of the care team may facilitate the continuity of deprescribing as an intervention in the setting of a haemodialysis clinic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».