Implementation of targeted deprescribing of potentially inappropriate medications in patients on hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients on hemodialysis have a high risk of medication-related problems. Studies using deprescribing algorithms to reduce the number of inappropriate medications in this population have been published, but none have used a patient-partnership approach. Our study evaluated the impact of a similar intervention with a patient-partnership approach. METHODS: The objective was to describe the implementation of a pharmacist-led intervention with a patient-partnership approach using deprescribing algorithms and its impact on the reduction of inappropriate medications in patients on hemodialysis. Eight algorithms were developed by pharmacists and nephrologists to assess the appropriateness of medications. Pharmacists identified patients taking targeted medications. Following patient enrollment, pharmacists assessed medications with patients and applied the algorithms. With patient consent, deprescription was suggested to nephrologists if applicable. Specific data on each targeted medication were collected at 4 and 16 weeks. Descriptive statistics were used to examine the effects of the deprescribing intervention. RESULTS: Of 270 patients, 256 were taking at least one targeted medication. Of the 122 patients taking at least one targeted medication who were approached to participate, 66 were included in the study. At enrollment, these patients were taking 252 targeted medications, of which 59 (23.4%) were determined to be inappropriate. Deprescription was initiated for 35 of these 59 medications (59.3%). At 4 weeks, 33 of the 59 medications (55.9%) were still deprescribed, while, at 16 weeks, 27 of the 59 medications (45.8%) were still deprescribed. Proton pump inhibitors and benzodiazepines or Z-drugs were the most common inappropriate medications, and allopurinol was the most deprescribed medication. CONCLUSION: A pharmacist-led intervention with a patient-partnership approach and using deprescribing algorithms reduced the number of inappropriate medications in patients on hemodialysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».