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Enregistrement W3127402816 · doi:10.31128/ajgp-04-20-5322

Strategies to simplify complex medication regimens

2021· article· en· W3127402816 sur OpenAlexaff
J. Simon Bell, Brigid McInerney, Esa Y. H. Chen, Phillip J. Bergen, Lorenna Reynolds, Janet K. Sluggett

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of General Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMicropharma (Canada)
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDementia AustraliaNational Health and Medical Research CouncilState Government of VictoriaMonash UniversityGlaxoSmithKlineU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older people use increasingly complex medication regimens. Complex regimens are challenging to administer, particularly for those with cognitive impairment, frailty, poor eyesight or limited dexterity. Complex regimens have been linked to non-adherence, medication errors and hospital admissions. OBJECTIVE: The aim of this article is to describe strategies to reduce the complexity of medication regimens in community and residential aged care settings. DISCUSSION: Medication regimen simplification is the process of reducing medication burden through strategies such as consolidating dosing times, standardising routes of administration, using long-acting rather than shorter-acting formulations, and switching to combination products in place of single-ingredient products. Obtaining a best possible medication history, ensuring appropriateness of current therapy, and deprescribing are important steps prior to implementing regimen simplification. Implementing such strategies should be based on a discussion and consideration of patient preferences, and include clinical judgement to limit the risk of unintended consequences for patients or carers.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,371
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,149 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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