Attitudes and beliefs of older adults and caregivers towards deprescribing in French-speaking countries: a multicenter cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Successful deprescribing requires understanding the attitudes of older adults and caregivers towards this process. This study aimed to capture these attitudes in four French-speaking countries, and to investigate associated factors. Methods A multicenter cross-sectional study was conducted by administrating the French version of the revised Patients’ Attitudes Towards Deprescribing (rPATD) questionnaire in Belgium, Canada, France and Switzerland. Community-dwelling or nursing home older adults ≥ 65 years taking ≥ 1 prescribed medications, and caregivers of older adults with similar characteristics were included. Multivariate logistic regressions were carried out to examine factors associated with willingness to deprescribe. Results A total of 367 older adults (79.3 ± 8.7 years, 63% community-dwelling, 54% ≥5 medications) and 255 unrelated caregivers (64.4 ± 12.6 years) of care recipients (83.4 ± 7.9 years, 52% community-dwelling, 69% ≥5 medications) answered the questionnaire. Among them, 87.5% older adults and 75.6% caregivers would be willing to stop medications if the physician said it was possible. Reluctance to stop a medication taken for a long time was expressed by 46% of both older adults and caregivers. A low score for the factor “concerns about stopping” [older adults: aOR: 0.21; 95%CI: 0.07–0.59], and a high score for the factor “involvement” [older adults: aOR: 2.66; 95%CI: 1.01–7.07; caregivers: aOR: 11.28; 95%CI: 1.48–85.91] were associated with willingness to deprescribe. Conclusions A significant proportion of older adults and caregivers of French speaking countries are open to deprescribing. Despite this apparent willingness, deprescribing conversations in clinical practice remains marginal, emphasizing the importance of optimizing the integration of existing tools such as rPATD.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».