Deprescribing Inappropriate Proton Pump Inhibitors in a Family Medicine Residency Practice Office
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Proton pump inhibitors (PPIs) are often prescribed beyond their medically-approved duration of use. Long-term PPI use has been linked with numerous adverse effects and contributes to polypharmacy. This study sought to understand the effect of evidence-based education to resident and faculty physicians on deprescribing inappropriate PPIs. We hypothesized that this educational intervention would result in fewer inappropriate PPI prescriptions. METHODS: We performed a chart review on all adult patients in a family medicine residency program practice, identifying those inappropriately taking PPIs. All physicians in the practice participated in an educational intervention regarding deprescribing inappropriate PPIs and were given frequent reminders to continue their deprescribing efforts. We reviewed charts at the end of the study to identify patients with successful deprescribing attempts. RESULTS: Of the 187 patients prescribed inappropriate PPIs in the study, 100 remained on PPIs at the end of the study (46.6% success rate). There was a significant decrease in the number of patients inappropriately prescribed PPIs by each physician over the course of the study, from a mean of 17.0 (beginning) to 9.1 (end). CONCLUSION: Physician education with reminders is an effective means of reducing the number of inappropriate PPIs prescribed in a family medicine residency practice. Future studies could investigate the effectiveness of educational interventions with other medication classes that are often prescribed inappropriately.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».