Exploration of Barriers and Facilitators for Deprescribing Opioids and Benzodiazepines to Reduce Older Adult Falls
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As part of a randomized control trial for deprescribing opioids and benzodiazepines (BZD) to reduce falls (funded by Centers for Disease Control), we conducted a virtual focus group and surveys to evaluate opioid and BZD prescribing practices among healthcare providers in four primary care clinics in North Carolina. Survey and focus group questions measured providers’ confidence in their abilities to weigh benefits and harms of opioids and/or BZDs in older adults; determine alternative interventions; create a safe dosing plan; and incorporate patient preferences. A validated pre-intervention survey, adapted from a survey by the Canadian Deprescribing Network, was administered to providers in control and intervention clinics (n=29). Providers expressed high confidence in their abilities to weigh risks and benefits of deprescribing opioids and BZDs, but low confidence in deprescribing under impeding circumstances (e.g. when not the original prescriber or when there is no evidence to inform them). Results were similar across opioids and BZDs. A focus group was conducted among seven providers from the two intervention clinics. Barriers to deprescribing identified included patient resistance, lack of knowledge of deprescribing best practices, and lack of time to discuss deprescribing during regular clinic visits. Providers also expressed concerns about deprescribing medications initiated by or managed by other prescribers. Key facilitators of deprescribing included patient trust in physician, patients being agreeable to reduce medications, and use of gradual tapering rather than abrupt discontinuation. Barriers and facilitators were subsequently used to optimize training and provider resources for the deprescribing intervention, which is currently being implemented.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».