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Enregistrement W4232985392 · doi:10.21203/rs.3.rs-527999/v1

Spread and Scale of an Electronic Deprescribing Software to Improve Health Outcomes of Older Adults Living in Nursing Homes: Study Protocol for a Stepped Wedge Cluster Randomized Trial

2021· preprint· en· W4232985392 sur OpenAlexafffund
Marc-Eric Nadeau, Justine L. Henry, Todd C. Lee, Émilie Bortolussi‐Courval, Carole Goodine, Emily G. McDonald

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensHorizon Health NetworkMcGill University Health CentreCentre for Excellence in Mining Innovation
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkNew Brunswick Innovation FoundationPublic Health AgencyAGE-WELLFondation de la recherche en santé du Nouveau-BrunswickPublic Health Agency of Canada
Mots-clésDeprescribingScale (ratio)Randomized controlled trialCluster randomised controlled trialCluster (spacecraft)Protocol (science)MedicineNursingWedge (geometry)Nursing homesComputer scienceGeographyIntervention (counseling)PolypharmacyAlternative medicineIntensive care medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Medication overload or problematic polypharmacy is a major problem causing widespread harm, particularly to older adults. Taking multiple medications increases the risk of potentially inappropriate medications (PIMs) and residents in long-term care (LTC) are frequently prescribed 10 or more medications at once. One strategy to address this problem is for the physician and/or pharmacist to perform regular medication reviews; however, this process can be complicated and time-consuming. With a prescription review, medications may be decreased, changed, or stopped altogether. MedReviewRx is a software that runs an analysis using deprescribing rules to produce a report to guide medication reviews addressing medication overload for residents in LTC. Methods: This study will employ a mixed methods effectiveness-implementation hybrid type 2 study design. To measure effectiveness, a stepped wedge cluster randomized trial design is planned, which allows us to approximate a randomized clinical trial. Approximately 1000 residents living in LTC will be recruited from five facilities in New Brunswick. The study will begin with three months of baseline data on rates of deprescribing. Thereafter, every three months a new cluster will enter the intervention mode. The intervention consists of medication reviews augmented with the MedReviewRx software, which will be used by staff and clinicians in the facilities. The estimated study duration is 18-months and the main outcome will be the proportion of patients with one or more PIMs deprescribed (reduced/stopped or changed to a safer alternative) in the 90 days following a prescription review. The goal is to study the impact of MedReviewRx on medication overload among older adults living in LTC. In typical fashion of a stepped-wedge cluster randomized trial, each cluster acts as an internal control (before and after) as well as a control for the other clusters (external control). Qualitative data collected will include resident/caregiver attitudes towards deprescribing and semi-structured interviews with staff working in the long-term care homes. Discussion: This study design addresses issues with seasonality and allows all clusters to participate in the intervention, which is an advantage when the intervention is related to quality improvement. This study will provide valuable information on PIM use, cost savings, and facilitators and challenges associated with medication reviews and deprescribing. This study represents an important step towards understanding and promoting tools to guide safe and rational reduction of PIM use among older adults. Trial registration: NCT04762303, Registered February 21, 2021 https://clinicaltrials.gov/show/NCT04762303

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,007
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,011

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,414 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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