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Enregistrement W4288096496 · doi:10.1111/jgs.17965

Pharmacist‐driven interventions to de‐escalate urinary antimuscarinics in the Programs of All‐Inclusive Care for the Elderly

2022· article· en· W4288096496 sur OpenAlexaff
Meghan Ha, Anna Furman, Sweilem B. Al Rihani, Véronique Michaud, Jacques Turgeon

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesTabula Rasa HealthCare
Mots-clésMedicineAnticholinergicPharmacistMedical prescriptionDosingPsychological interventionLogistic regressionOveractive bladderDementiaObservational studyPolypharmacyBeers CriteriaEmergency medicineRetrospective cohort studyGeriatricsAdverse effectInternal medicineFamily medicinePsychiatryPharmacyAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given associations with serious cognitive and physical adverse effects (e.g., dementia, falls), strong anticholinergics, like urinary antimuscarinics (UAMs), should be avoided in older adults. This feasibility study aimed to (1) evaluate the implementation rate of pharmacists' recommendations intended to de-escalate UAMs, (2) quantify the change in overall anticholinergic dosing exposure from these recommendations, and (3) investigate factors that predict recommendation implementation. METHODS: This was a retrospective, observational, before-and-after study. Pharmacists (n = 18) devised strategies to de-escalate UAMs in 187 participants (mean age 72.4 ± 9.4; 77.0% female; mean number of medications 12.9 ± 4.6) of 35 Programs of All-Inclusive Care for the Elderly (PACE). PACE prescribers (non-physicians and physicians) determined whether to implement recommendations. Implementation was defined as a change in the prescription records consistent with the pharmacist's recommendation at 2-, 4-, 6-, and 9-months post-recommendation. Anticholinergic dosing exposure was measured at each time point using standardized daily doses (SDD). Multivariable logistic regression was used to identify factors that predicted recommendation implementation. RESULTS: Across 9 months, recommendations were implemented in 118 out of 187 participants, yielding a 63.1% implementation rate. Of these, 77.1% (n = 91/118) implemented by month 2. Implementers' mean overall anticholinergic SDD decreased 65.4% from baseline (baseline: 2.6 [95% CI: 2.2, 3.0] to month 9: 0.9 [95% CI: 0.6,1.2], p < 0.001) whereas non-implementers demonstrated no significant change (p = 0.52). Taking <10 baseline medications (OR 2.75; 95% CI: 1.09, 7.61); baseline UAM SDD ≥2 (OR 2.20; 95% CI: 1.11, 4.44); uncomplicated recommendations (OR 3.38; 95% CI: 1.67-7.03); and baseline calcium channel blocker use (OR 2.19; 95% CI: 1.09, 4.52) predicted implementation. CONCLUSION: Our high implementation rate indicates that pharmacists' recommendations to de-escalate UAMs as a way to reduce overall anticholinergic exposure is feasible in medically complex, community-dwelling older adults. Future research should investigate whether these recommendations benefit cognitive (e.g., delirium, dementia) and/or physical functioning (e.g., falls).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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