Improving Medication Prescribing-Related Outcomes for Vulnerable Elderly In Transitions on High Risk Medications (IMPROVE-IT HRM): A Pilot Randomized Trial Protocol
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Rationale Transitions in, through, and out of hospital define the highest risk periods for patient safety. Hospitalized senior high-cost health care users taking high risk medications, are a large group of patients, usually highly complex with polypharmacy, and at high risk of serious adverse medication events. We will assess whether an expert Clinical Pharmacology Toxicology (CPT) medication management intervention during hospitalization with follow-up post-discharge and communication with circle of care, is feasible and can decrease drug therapy problems amongst this group. Design Pragmatic pilot randomized trial at SJHH with 1:1 patient-level concealed randomization with blinded outcome assessment and data analysis. Participants Adults 65 years of age and older, admitted to Internal Medicine services for more than 2 days, who are high-cost users defined as at least one other hospitalization in the prior year, taking 5 or more chronic medications including at least one high risk medication. Intervention CPT consult service identifies medication target(s), completes consult, including priorities for improving prescribing negotiated with the patient, starts the care plan, ensures a detailed discharge medication reconciliation and circle-of-care communication, and sees the patient at least twice after hospital discharge via integrated virtual visits to consolidate the care plan in the community. Control group receives usual care as provided by admitting services. Outcomes Include a) Feasibility Outcomes and b) Clinical Outcomes including the number of drug therapy problems improved, medication appropriateness and safety, the quality and coordination of transitions in care, quality of life, and health care utilization and costs by 3-month follow-up. Impact If results support feasibility of ramp-up and promising clinical outcomes, a follow-up definitive trial will be organized using a developing national platform and medication appropriateness network. RESEARCH QUESTION Our detailed research question is ‘In a randomized pilot trial, can an expert Clinical Pharmacology team coordinate and improve medication management during the very high-risk transition period from hospitalization through post-hospital discharge follow-up for senior high-cost users of healthcare taking high risk medications, meeting key feasibility outcomes while improving patient-important outcomes and health care costs sufficiently to warrant a large subsequent trial?’
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 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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,006 |
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 ».