Interventions to improve medicines optimisation in frail older patients in secondary and acute care settings: a systematic review of randomised controlled trials and non-randomised studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a geriatric syndrome in which physiological systems have decreased reserve and resistance against stressors. Frailty is associated with polypharmacy, inappropriate prescribing and unfavourable clinical outcomes. AIM: To identify and evaluate randomised controlled trials (RCTs) and non-randomised studies of interventions designed to optimise the medications of frail older patients, aged 65 years and over, in secondary or acute care settings. METHOD: Literature searches were conducted across seven electronic databases and three trial registries from the date of inception to October 2021. All types of interventional studies were included. Study selection, data extraction, risk of bias and quality assessment were conducted by two independent reviewers. RESULTS: Three RCTs were eligible for inclusion; two employed deprescribing as the intervention, and one used comprehensive geriatric assessment. All reported significant improvements in prescribing appropriateness. One study investigated the effect of the intervention on clinical outcomes including hospital presentations, falls, fracture, quality of life and mortality, and reported no significant differences in these outcomes, but did report a significant reduction in monthly medication cost. Two of the included studies were assessed as having 'some concerns' of bias, and one was judged to be at 'high risk' of bias. CONCLUSION: This systematic review demonstrates that medicines optimisation interventions may improve medication appropriateness in frail older inpatients. However, it highlights the paucity of high-quality evidence that examines the impact of medicines optimisation on quality of prescribing and clinical outcomes for frail older inpatients. High-quality studies are needed to address this gap.
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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 | 0,012 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».