Deprescribing Anticholinergic and Sedative Drugs to Reduce Polypharmacy in Frail Older Adults Living in the Community: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polypharmacy is associated with poor outcomes in older adults. Targeted deprescribing of anticholinergic and sedative medications may improve health outcomes for frail older adults. Our pharmacist-led deprescribing intervention was a pragmatic 2-arm randomized controlled trial stratified by frailty. We compared usual care (control) with the intervention of pharmacists providing deprescribing recommendations to general practitioners. METHODS: Community-based older adults (≥65 years) from 2 New Zealand district health boards were recruited following a standardized interRAI needs assessment. The Drug Burden Index (DBI) was used to quantify the use of sedative and anticholinergic medications for each participant. The trial was stratified into low, medium, and high-frailty. We hypothesized that the intervention would increase the proportion of participants with a reduction in DBI ≥ 0.5 within 6 months. RESULTS: Of 363 participants, 21 (12.7%) in the control group and 21 (12.2%) in the intervention group had a reduction in DBI ≥ 0.5. The difference in the proportion of -0.4% (95% confidence interval [CI]: -7.9% to 7.0%) provided no evidence of efficacy for the intervention. Similarly, there was no evidence to suggest the effectiveness of this intervention for participants of any frailty level. CONCLUSION: Our pharmacist-led medication review of frail older participants did not reduce the anticholinergic/sedative load within 6 months. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) lockdown measures required modification of the intervention. Subgroup analyses pre- and post-lockdown showed no impact on outcomes. Reviewing this and other deprescribing trials through the lens of implementation science may aid an understanding of the contextual determinants preventing or enabling successful deprescribing implementation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».