Deprescribing Opportunities for Hospitalized Patients With End-Stage Kidney Disease on Hemodialysis: A Secondary Analysis of the MedSafer Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: End-stage kidney disease patients on dialysis have a substantial risk of polypharmacy due their propensity for comorbidity and contact with the health care system. MedSafer is an electronic decision support tool that integrates patient comorbidity and medication lists to generate personalized deprescribing reports focused on identifying potentially inappropriate medications (PIMs). Objective: To conduct a secondary analysis of patients on regular hemodialysis included in the MedSafer randomized controlled trial to investigate the patterns of polypharmacy and evaluate the efficacy of the MedSafer deprescribing algorithms. Design: Secondary analysis of a cluster randomized clinical trial. Setting: Medical units in 11 acute care hospitals in Canada. Patients: The MedSafer trial enrolled 5698 participants with an expected prognosis of >3 months, age 65 years and older, and on 5 or more daily home medications; 140 participants were receiving chronic hemodialysis. Measurements: The primary outcome of the trial was 30-day adverse drug events (ADEs) post-hospital discharge, and a key secondary outcome was deprescribing. Methods: Control patients received usual care (medication reconciliation), whereas clinicians caring for intervention patients received a MedSafer report that highlighted individualized opportunities for deprescribing. Results: There were 70 patients in each of the control and intervention arms. The median number of home medications was 14 (compared with a median of 10 medications in the general trial population). The most frequent medications observed that were potentially inappropriate were proton pump inhibitors (potentially inappropriate in 55/76 users; 72.4%), diabetes medications in patients with a HBA1C <7.5% (36/65 users; 55.4%), docusate (27/27 users; 100%), gabapentinoids (27/36 users; 75%), and combination antiplatelet/anticoagulants (22/97 users; 22.7%). The proportion of PIMs deprescribed was higher during the intervention phase (28.8% vs 19.3%; absolute increase 9.4% [95% confidence interval 1.3%-17.6%]) compared with the control phase. There was no observed difference in ADEs at 30-day post-discharge between the control and the intervention groups. The most common ADE (n = 3) was gastrointestinal bleeding attributed to antiplatelet agents. Limitations: This was a post hoc exploratory analysis, the original trial did not stratify by hemodialysis status, and the small sample size precludes drawing any definitive conclusions. Conclusion: MedSafer facilitates deprescribing in hospitalized patients on hemodialysis. Larger-scale implementation of decision support software for deprescribing in dialysis and long-term follow-up are likely required to demonstrate an impact on ADEs.
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 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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».