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Enregistrement W3096195021 · doi:10.1177/2054358120968674

Development and Validation of Nine Deprescribing Algorithms for Patients on Hemodialysis to Decrease Polypharmacy

2020· article· en· W3096195021 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaProvidence Health CareUniversity of AlbertaUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreUniversity of British ColumbiaNova Scotia Health AuthorityWestern UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of CalgaryInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKidney Foundation of Canada
Mots-clésPolypharmacyDeprescribingMedicineHemodialysisAlgorithmIntensive care medicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polypharmacy is ubiquitous in patients on hemodialysis (HD), and increases risk of adverse events, medication interactions, nonadherence, and mortality. Appropriately applied deprescribing can potentially minimize polypharmacy risks. Existing guidelines are unsuitable for nephrology clinicians as they lack specific instructions on how to deprescribe and which safety parameters to monitor. OBJECTIVE: To develop and validate deprescribing algorithms for nine medication classes to decrease polypharmacy in patients on HD. DESIGN: Questionnaires and materials sent electronically. PARTICIPANTS: Nephrology practitioners across Canada (nephrologists, nurse practitioners, renal pharmacists). METHODS: A literature search was performed to develop the initial algorithms via Lynn's method for development of content-valid clinical tools. Content and face validity of the algorithms was evaluated over three interview rounds using Lynn's method for determining content validity. Canadian nephrology clinicians each evaluated three algorithms (15 clinicians per round, 45 clinicians in total) by rating each algorithm component on a four-point Likert scale for relevance; face validity was rated on a five-point scale. After each round, content validity index of each component was calculated and revisions made based on feedback. If content validity was not achieved after three rounds, additional rounds were completed until content validity was achieved. RESULTS: After three rounds of validation, six algorithms achieved content validity. After an additional round, the remaining three algorithms achieved content validity. The proportion of clinicians rating each face validity statement as "Agree" or "Strongly Agree" ranged from 84% to 95% (average of all five questions, across three rounds). LIMITATIONS: Algorithm development was guided by existing deprescribing protocols intended for the general population and the expert opinions of our study team, due to a lack of background literature on HD-specific deprescribing protocols. There is no universally accepted method for the validation of clinical decision-making tools. CONCLUSIONS: Nine medication-specific deprescribing algorithms for patients on HD were developed and validated by clinician review. Our algorithms are the first medication-specific, patient-centric deprescribing guidelines developed and validated for patients on HD.

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.

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)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,281 · 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