Interventions to address polypharmacy in older adults living with multimorbidity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize evidence from published systematic reviews evaluating the effect of polypharmacy interventions on clinical and intermediate outcomes. It also summarizes the adverse events that may occur as a result of these interventions. DATA SOURCES: A literature search was conducted using the electronic databases MEDLINE, Embase, CINAHL, Cochrane Central, and Cochrane Database of Systematic Reviews (PROSPERO registration number: CRD42018085767). STUDY SELECTION: The search yielded a total of 21,329 citations, of which 619 were reviewed as full text and 5 met the selection criteria. SYNTHESIS: The polypharmacy interventions were found to produce statistically significant reductions in potentially inappropriate prescribing and improved medication adherence; however, the observed effects on clinical and intermediate outcomes were inconsistent. None of the included reviews reported any significant benefit of polypharmacy interventions for quality-of-life outcomes. Specific to health care utilization and cost, polypharmacy interventions reduced health care resource usage and expenditure. The reviews reported no differences in adverse drug events between polypharmacy interventions and usual care groups. The overall certainty of evidence was reported as low to very low across included reviews. CONCLUSION: Polypharmacy interventions are associated with reductions in potentially inappropriate prescribing and improvements in medication adherence. However, there is limited evidence of their effectiveness for clinical and intermediate outcomes.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».