Medication reviews and deprescribing as a single intervention in falls prevention: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: our aim was to assess the effectiveness of medication review and deprescribing interventions as a single intervention in falls prevention. DESIGN: systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: Medline, Embase, Cochrane CENTRAL, PsycINFO until 28 March 2022. ELIGIBILITY CRITERIA: randomised controlled trials of older participants comparing any medication review or deprescribing intervention with usual care and reporting falls as an outcome. STUDY RECORDS: title/abstract and full-text screening by two reviewers. RISK OF BIAS: Cochrane Collaboration revised tool. DATA SYNTHESIS: results reported separately for different settings and sufficiently comparable studies meta-analysed. RESULTS: forty-nine heterogeneous studies were included. COMMUNITY: meta-analyses of medication reviews resulted in a risk ratio (RR) of 1.05 (95% confidence interval, 0.85-1.29, I2 = 0%, 3 studies(s)) for number of fallers, in an RR = 0.95 (0.70-1.27, I2 = 37%, 3 s) for number of injurious fallers and in a rate ratio (RaR) of 0.89 (0.69-1.14, I2 = 0%, 2 s) for injurious falls. HOSPITAL: meta-analyses assessing medication reviews resulted in an RR = 0.97 (0.74-1.28, I2 = 15%, 2 s) and in an RR = 0.50 (0.07-3.50, I2 = 72% %, 2 s) for number of fallers after and during admission, respectively. LONG-TERM CARE: meta-analyses investigating medication reviews or deprescribing plans resulted in an RR = 0.86 (0.72-1.02, I2 = 0%, 5 s) for number of fallers and in an RaR = 0.93 (0.64-1.35, I2 = 92%, 7 s) for number of falls. CONCLUSIONS: the heterogeneity of the interventions precluded us to estimate the exact effect of medication review and deprescribing as a single intervention. For future studies, more comparability is warranted. These interventions should not be implemented as a stand-alone strategy in falls prevention but included in multimodal strategies due to the multifactorial nature of falls.PROSPERO registration number: CRD42020218231.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».