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Enregistrement W3119957440 · doi:10.1371/journal.pone.0244519

Nobody ever questions—Polypharmacy in care homes: A mixed methods evaluation of a multidisciplinary medicines optimisation initiative

2021· article· en· W3119957440 sur OpenAlexaff
Sue Jordan, Hayley Prout, Neil Carter, John Dicomidis, Jamie Hayes, Jeff Round, Andrew Carson‐Stevens

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesSwansea UniversityHealth Foundation
Mots-clésMedicinePolypharmacyBeers CriteriaMedical prescriptionFamily medicineAdverse effectHealth careEmergency medicineNursingIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nurse-led monitoring of patients for signs and symptoms associated with documented 'undesirable effects' of medicines has potential to prevent avoidable harm, and optimise prescribing. INTERVENTION: The Adverse Drug Reaction Profile for polypharmacy (ADRe-p) identifies and documents putative adverse effects of medicines commonly prescribed in primary care. Nurses address some problems, before passing ADRe-p to pharmacists and prescribers for review, in conjunction with prescriptions. OBJECTIVES: We investigated changes in: the number and nature of residents' problems as recorded on ADRe-p; prescription regimens; medicines optimisation: and healthcare costs. We explored aetiologies of problems identified and stakeholders' perspectives. SETTING AND PARTICIPANTS: In three UK care homes, 19 residents completed the study, December 2018 to May 2019. Two service users, three pharmacists, six nurses gave interviews. METHODS: This mixed-method process evaluation integrated data from residents' ADRe-ps and medicines charts, at the study's start and 5-10 weeks later. RESULTS: We recruited three of 27 homes approached and 26 of 45 eligible residents; 19 completed ADRe-p at least twice. Clinical gains were identified for 17/19 residents (mean number of symptoms 3 SD 1.67, range 0-7). Examples included management of: pain (six residents), seizures (three), dyspnoea (one), diarrhoea (laxatives reduced, two), falls (two of five able to stand). One or more medicine was de-prescribed or dose reduced for 12/19 residents. ADRe administration and review cost ~£30 in staff time. ADRe-p helped carers and nurses bring residents' problems to the attention of prescribers. IMPLICATIONS: ADRe-p relieved unnecessary suffering. It supported carers and nurses by providing a tool to engage with pharmacists and prescribers, and was the only observable strategy for multidisciplinary team working around medicines optimisation. ADRe-p improved care by: a) regular systematic checks and problem documentation; b) information transfer from care home staff to prescribers and pharmacists; c) recording changes. REGISTRATION: NLM Identifier NCT03955133; ClinicalTrials.gov.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,103
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1030,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,147 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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