Impact of a Comprehensive Intervention Bundle Including the Drug Burden Index on Deprescribing Anticholinergic and Sedative Drugs in Older Acute Inpatients: A Non-randomised Controlled Before-and-After Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Implementation of the Drug Burden Index (DBI) as a risk assessment tool in clinical practice may facilitate deprescribing. OBJECTIVE: The purpose of this study is to evaluate how a comprehensive intervention bundle using the DBI impacts (i) the proportion of older inpatients with at least one DBI-contributing medication stopped or dose reduced on discharge, compared with admission; and (ii) the changes in deprescribing of different DBI-contributing medication classes during hospitalisation. METHODS: This before-and-after study was conducted in an Australian metropolitan tertiary referral hospital. Patients aged ≥ 75 years admitted to the acute aged care service for ≥ 48 h from December 2020 to October 2021 and prescribed DBI-contributing medication were included. During the control period, usual care was provided. During the intervention, access to the intervention bundle was added, including a clinician interface displaying DBI score in the electronic medical record. In a subsequent 'stewardship' period, a stewardship pharmacist used the bundle to provide clinicians with patient-specific recommendations on deprescribing of DBI-contributing medications. RESULTS: Overall, 457 hospitalisations were included. The proportion of patients with at least one DBI-contributing medication stopped/reduced on discharge increased from 29.9% (control period) to 37.5% [intervention; adjusted risk difference (aRD) 6.5%, 95% confidence intervals (CI) -3.2 to 17.5%] and 43.1% (stewardship; aRD 12.1%, 95% CI 1.0-24.0%). The proportion of opioid prescriptions stopped/reduced rose from 17.9% during control to 45.7% during stewardship (p = 0.04). CONCLUSION: Integrating a comprehensive intervention bundle and accompanying stewardship program is a promising strategy to facilitate deprescribing of sedative and anticholinergic medications in older inpatients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».