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Enregistrement W4200232832 · doi:10.2196/25200

Health Impacts and Characteristics of Deprescribing Interventions in Older Adults: Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis

2021· review· en· W4200232832 sur OpenAlexaffvenue
Zoë Tremblay, David Mumbere, Danielle Laurin, Caroline Sirois, Daniela Furrer, Lise Poisblaud, Pierre‐Hugues Carmichael, Barbara Farrell, André Tourigny, Anik Giguère, Isabelle Vedel, José A. Morais, Edeltraut Kröger

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentre de Santé et de Services Sociaux de la Vieille-CapitaleUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingCINAHLPolypharmacyPsychological interventionMedicinePsycINFOMEDLINEBeers CriteriaQuality of life (healthcare)Systematic reviewMeta-analysisNursingIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Deprescribing, a relatively recent concept, has been proposed as a promising solution to the growing issues of polypharmacy and use of medications of questionable benefit among older adults. However, little is known about the health outcomes of deprescribing interventions. OBJECTIVE: This paper presents the protocol of a study that aims to contribute to the knowledge on deprescribing by addressing two specific objectives: (1) describe the impact of deprescribing in adults ≥60 years on health outcomes or quality of life; and (2) determine the characteristics of effective interventions in deprescribing. METHODS: Primary studies targeting three concepts (older adults, deprescribing, and health or quality of life outcomes) will be included in the review. The search will be performed using key international databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Ageline, PsycInfo), and a special effort will be made to identify gray literature. Two reviewers will independently screen the articles, extract the information, and evaluate the quality of the selected studies. If methodologically feasible, meta-analyses will be performed for groups of intervention studies reporting on deprescribing interventions for similar medications, used for similar or identical indications, and reporting on similar outcomes (eg, benzodiazepines used against insomnia and studies reporting on quality of sleep or quality of life). Alternatively, the results will be presented in bottom-line statements (objective 1) and a matrix outlining effective interventions (objective 2). RESULTS: The knowledge synthesis may be limited by the availability of high-quality clinical trials on deprescribing and their outcomes in older adults. Additionally, analyses will likely be affected by studies on the deprescribing of different types of molecules within the same indication (eg, different pharmacological classes and medications to treat hypertension) and different measures of health and quality of life outcomes for the same indication. Nevertheless, we expect the review to identify which deprescribing interventions lead to improved health outcomes among seniors and which of their characteristics contribute to these outcomes. CONCLUSIONS: This systematic review will contribute to a better understanding of the health outcomes of deprescribing interventions among seniors. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42015020866; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42015020866. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/25200.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,035
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,006

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.

Tête enseignante Opus0,759
Tête enseignante GPT0,710
Écart entre enseignants0,049 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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