Reducing prescribing of benzodiazepines in older adults: a comparison of four physician-focused interventions by a medical regulatory authority
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The inappropriate and/or high prescribing of benzodiazepine and 'Z' drugs (BDZ +) is a major health concern. The purpose of this study was to determine whether physician or pharmacist led interventions or a simple letter or a personalized prescribing report from a medical regulatory authority (MRA) was the most effective intervention for reducing BDZ + prescribing by physicians to patients 65 years of age or older. METHODS: quarter of 2016. All physician-participants were sent a personalized prescribing profile by the MRA. They were then randomized into four groups that received either nothing more, an additional personal warning letter from the MRA, a personal phone call from an MRA pharmacist or a personal phone call from an MRA physician. The main outcomes were prescribing behavior change of physicians at one year in terms of: change in mean number of older patients receiving 4 + DDD BDZ + and mean dose BDZ + prescribed per physician. To adjust for multiple statistical testing, we used MANCOVA to test both main outcome measures simultaneously by group whilst controlling for any baseline differences. RESULTS: All groups experienced a significant fall in the total number of older patients receiving 4 + DDD of BDZ + by about 50% (range 43-54%) per physician at one year, and a fall in the mean dose of BDZ + prescribed of about 13% (range 10-16%). However, there was no significant difference between each group. CONCLUSIONS: A personalized prescribing report alone sent from the MRA appears to be an effective intervention for reducing very high levels of BDZ + prescribing in older patients. Additional interventions by a pharmacist or physician did not result in additional benefit. The intervention needs to be tested further on a more general population of physicians, prescribing less extreme doses of BDZ + and that looks at more clinical and healthcare utilization outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».