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Enregistrement W4220866501 · doi:10.1177/07334648211069553

Attitudes Toward Deprescribing in Older Adults and Caregivers: A Survey in Quebec, Canada

2022· article· en· W4220866501 sur OpenAlexaffabout
Bianca Rakheja, Caroline Sirois, Nicole Ouellet, Barbara Roux, Marie‐Laure Laroche

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingMedicinePolypharmacyBeers CriteriaOlder peopleGerontologyGeriatricsFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to describe attitudes toward deprescribing among older adults and caregivers. We recruited 110 adults 65 years and above using at least one prescribed medication for at least 3 months, and 95 unrelated caregivers (18+) of older adults with such characteristics, who answered the validated French version of the revised Patients’ Attitudes Towards Deprescribing questionnaire. More older adults (84.5%) than caregivers (70.5%) ( p = .007) would be willing to stop at least one medication if the doctor said it was possible. Conversely, 93.5% of older adults and 78.9% of caregivers were satisfied with the current medications taken ( p = .0024). The results did not vary according to age, sex, number of medications taken, education level, or residency. Thus, older adults and caregivers are disposed to undertake deprescribing, regardless of sociodemographic characteristics. However, relying solely on satisfaction with current medications may not be sufficient to identify relevant deprescribing opportunities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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