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Enregistrement W4377023000 · doi:10.1186/s40814-023-01315-0

Team approach to polypharmacy evaluation and reduction: feasibility randomized trial of a structured clinical pathway to reduce polypharmacy

2023· article· en· W4377023000 sur OpenAlexafffund
Dee Mangin, Larkin Lamarche, Gina Agarwal, Abbas Ali, Alan Cassels, Kiska Colwill, Lisa Dolovich, Naomi Dore Brown, Barbara Farrell, Karla Freeman, Kristina Frizzle, Scott Garrison, James Gillett, Anne Holbrook, Jane Jurcic-Vrataric, James McCormack, Jenna Parascandalo, Julie Richardson, Cathy Risdon, Diana Sherifali, Henry Siu, Sayem Borhan, J.A. Templeton, Lehana Thabane, Johanna Trimble

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaBruyèreUniversity of VictoriaUniversity of TorontoMcMaster UniversityHealth Sciences CentreUniversity of British ColumbiaMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésPolypharmacyRandomized controlled trialReduction (mathematics)MedicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polypharmacy is associated with poorer health outcomes in older adults. Other than the associated multimorbidity, factors contributing to this association could include medication adverse effects and interactions, difficulties in managing complicated medication regimes, and reduced medication adherence. It is unknown how reversible these negative associations may be if polypharmacy is reduced. The purpose of this study was to determine the feasibility of implementing an operationalized clinical pathway aimed to reduce polypharmacy in primary care and to pilot measurement tools suitable for assessing change in health outcomes in a larger randomized controlled trial (RCT). METHODS: We randomized consenting patients ≥ 70 years old on ≥ 5 long-term medications into intervention or control groups. We collected baseline demographic information and research outcome measures at baseline and 6 months. We assessed four categories of feasibility outcomes: process, resource, management, and scientific. The intervention group received TAPER (team approach to polypharmacy evaluation and reduction), a clinical pathway for reducing polypharmacy using "pause and monitor" drug holiday approach. TAPER integrates patients' goals, priorities, and preferences with an evidence-based "machine screen" to identify potentially problematic medications and support a tapering and monitoring process, all supported by a web-based system, TaperMD. Patients met with a clinical pharmacist and then with their family physician to finalize a plan for optimization of medications using TaperMD. The control group received usual care and were offered TAPER after follow-up at 6 months. RESULTS: All 9 criteria for feasibility were met across the 4 feasibility outcome domains. Of 85 patients screened for eligibility, 39 eligible patients were recruited and randomized; two were excluded post hoc for not meeting the age requirement. Withdrawals (2) and losses to follow-up (3) were small and evenly distributed between arms. Areas for intervention and research process improvement were identified. In general, outcome measures performed well and appeared suitable for assessing change in a larger RCT. CONCLUSIONS: Results from this feasibility study indicate that TAPER as a clinical pathway is feasible to implement in a primary care team setting and in an RCT research framework. Outcome trends suggest effectiveness. A large-scale RCT will be conducted to investigate the effectiveness of TAPER on reducing polypharmacy and improving health outcomes. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov NCT02562352 , Registered September 29, 2015.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,611
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,041 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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