Translation and cultural adaptation of MedStopper®—A web-based decision aid for deprescribing in older adults: A protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older patients are more likely to have medication-related problems, which are associated with changes in pharmacokinetics and pharmacodynamics, multimorbidity, and polypharmacy. Polypharmacy and inappropriate prescribing are well-known risk factors which commonly cause adverse clinical outcomes in older people. Prescribers struggle to identify potentially inappropriate medications and to choose an adequate tapering approach. METHODS/DESIGN: The goal of the study is to translate and culturally adapt MedStopper®, an original English language web-based decision aid system in deprescribing medication, to the Portuguese population. A translation-back translation method, with validation of the obtained Portuguese version of MedStopper® will be used, followed by a comprehension test. DISCUSSION: This is the first research in the Portuguese primary care setting that aims to provide a useful online tool for the appropriate prescription of older patients. The translated version in Portuguese version of the MedStopper® tool will represent an advance that seeks to continue improving the management of medications in the elderly. The adaptation into Portuguese of the educational tool provides clinicians with a screening tool to detect potentially inappropriate prescribing in patients older than 65 that reliable and easier to use. TRIAL REGISTRATION: Retrospectively registered.
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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 | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,010 |
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 ».