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Enregistrement W4288855252 · doi:10.1111/jgs.17982

Preventive health therapy and behavior outcomes from a brown bag medication review for older adults

2022· article· en· W4288855252 sur OpenAlexaff
Feng Chang, Mary Beth O’Connell, Megan Mills, Jamie M. Hwang, Hanan S. Khreizat, Candice L. Garwood, Ashley Houser

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePoisoning and overdose treatments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacyMedical prescriptionFamily medicineOccupational safety and healthAccidentalPreventive healthcareInjury preventionSuicide preventionMEDLINEPoison controlGerontologyPublic healthMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Morbidity and mortality associated with preventable diseases can be reduced with the use of preventive health services. We evaluated the uptake and retention of preventive health behaviors and management of accidental medication poisonings in older adults after a health prevention educational component was combined with a brown bag medication review. METHODS: This study used a cohort design and was conducted in six urban senior centers and three independent senior living communities in Detroit, Michigan. Participants included 85 older adults (>60 years old) taking five or more medications with 63 participants returning follow up materials. Pharmacy personnel conducted brown bag medication reviews that were combined with a preventive health education component. Information was collected on medications, vaccinations, supplement use, and accidental medication poisoning management. Participants were given written recommendations on prescription medications and preventive health therapies to improve health and medication use. An investigator developed program satisfaction survey was administered immediately after the review. An investigator-developed follow-up preventive health implementation survey was conducted at least 3 months later to assess recommendation implementation. RESULTS: Participants' mean age was 75.9 ± 8.5 years. Fifty-six older adults had 124 recommendations in preventive health in total (1-5/participant). Eleven participants had no recommendations. Sixty-three participants (74%) returned follow-up preventive health surveys. Twenty-three percent of recommendations were already implemented with 34% planned to be done in the future. Poisoning management knowledge increased for 13 participants, reporting they would call the poison control center. The program was well received, with participants reporting high satisfaction scores (4.8 ± 0.7 out of 5). CONCLUSIONS: Brown bag medication reviews can be an effective method to promote the uptake of preventive health behaviors among older adults, but additional accidental medication poisoning management education is still needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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