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Enregistrement W4307841419 · doi:10.31128/ajgp-07-22-6497

Deprescribing proton pump inhibitors

2022· article· en· W4307841419 sur OpenAlexaff
Justin P. Turner, Wade Thompson, Emily Reeve, J. Simon Bell

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of General Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDementia AustraliaNational Health and Medical Research CouncilAmgenState Government of VictoriaSociety of Hospital Pharmacists of AustraliaDementia Centre for Research CollaborationGlaxoSmithKlineU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésDeprescribingMedicinePharmacologyPolypharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Proton pump inhibitors (PPIs) are indicated for disorders including peptic ulcer disease and gastro-oesophageal reflux disease; however, they are often used for longer and at higher doses than recommended, or for indications that are not supported by evidence. OBJECTIVE: The aim of this article is to outline evidence-based approaches to deprescribing PPIs. DISCUSSION: PPIs are generally well tolerated; however, use beyond eight weeks is rarely indicated and increases the risk of adverse events. PPI deprescribing should be considered when there is no indication for long-term therapy. Evidence supports a patient-centred approach to PPI deprescribing involving stepping down the dose before ceasing or switching to pro re nata (PRN; 'as needed') use. Abrupt PPI discontinuation may result in short-term rebound acid hypersecretion that can mimic symptom return. This can be minimised with gradual dose tapering prior to discontinuation and managed with PRN treatment. Prescribers should discuss the rationale for PPI deprescribing and involve patients in developing the deprescribing plan.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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