The EU(7)-PIM list: a list of potentially inappropriate medications for older people consented by experts from seven European countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the study was to develop a European list of potentially inappropriate medications (PIM) for older people, which can be used for the analysis and comparison of prescribing patterns across European countries and for clinical practice. METHODS: A preliminary PIM list was developed, based on the German PRISCUS list of potentially inappropriate medications and other PIM lists from the USA, Canada and France. Thirty experts on geriatric prescribing from Estonia, Finland, France, the Netherlands, Spain and Sweden participated; eight experts performed a structured expansion of the list, suggesting further medications; twenty-seven experts participated in a two-round Delphi survey assessing the appropriateness of drugs and suggesting dose adjustments and therapeutic alternatives. Finally, twelve experts completed a brief final survey to decide upon issues requiring further consensus. RESULTS: Experts reached a consensus that 282 chemical substances or drug classes from 34 therapeutic groups are PIM for older people; some PIM are restricted to a certain dose or duration of use. The PIM list contains suggestions for dose adjustments and therapeutic alternatives. CONCLUSIONS: The European Union (EU)(7)-PIM list is a screening tool, developed with participation of experts from seven European countries, that allows identification and comparison of PIM prescribing patterns for older people across European countries. It can also be used as a guide in clinical practice, although it does not substitute the decision-making process of individualised prescribing for older people. Further research is needed to investigate the feasibility and applicability and, finally, the clinical benefits of the newly developed list.
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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 | 0,045 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».