Economic Evaluations of Interventions to Optimize Medication Use in Older Adults with Polypharmacy and Multimorbidity: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To conduct a systematic review of the economic impact of interventions intended at optimizing medication use in older adults with multimorbidity and polypharmacy. METHODS: We searched Ovid-Medline, Embase, CINAHL, Ageline, Cochrane, and Web of Science, for articles published between 2004 and 2020 that studied older adults with multimorbidity and polypharmacy. The intervention studied had to be aimed at optimizing medication use and present results on costs. RESULTS: Out of 3,871 studies identified by the search strategy, eleven studies were included. The interventions involved different provider types, with a majority described as a multidisciplinary team involving a pharmacist and a general practitioner, in the decision-making process. Interventions were generally associated with a reduction in medication expenditure. The benefits of the intervention in terms of clinical outcomes remain limited. Five studies were cost-benefit analyses, which had a net benefit that was either null or positive. Cost-utility and cost-effectiveness analyses resulted in incremental cost-effectiveness ratios that were generally within the willingness-to-pay thresholds of the countries in which the studies were conducted. However, the quality of the studies was generally low. Omission of key cost elements of economic evaluations, including intervention cost and payer perspective, limited interpretability. CONCLUSION: Interventions to optimize medication use may provide benefits that outweigh their implementation costs, but the evidence remains limited. There is a need to identify and address barriers to the scaling-up of such interventions, starting with the current incentive structures for pharmacists, physicians, and patients.
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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 | 0,018 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».