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Enregistrement W4384407541 · doi:10.1007/s41999-023-00824-8

European position paper on polypharmacy and fall-risk-increasing drugs recommendations in the World Guidelines for Falls Prevention and Management: implications and implementation

2023· article· en· W4384407541 sur OpenAlexaff
Nathalie van der Velde, Lotta J Seppala, Sirpa Hartikainen, Nellie Kamkar, Louise Mallet, Tahir Masud, Manuel Montero‐Odasso, Eveline P. van Poelgeest, Katja Thomsen, Jesper Ryg, Mirko Petrović

Notice bibliographique

RevueEuropean Geriatric Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreParkwood InstituteWestern University
Organismes subventionnairesEuropean Geriatric Medicine Society
Mots-clésPolypharmacyMedicineFall preventionIntensive care medicineRisk managementRisk analysis (engineering)Medical emergencyHuman factors and ergonomicsPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Falls prevention and management in older adults is a critical global challenge. One of the key risk factors for falls is the use of certain medications. Therefore, to prevent medication-related falls, the following is recommended in the recent World Guidelines for Falls Prevention and Management: (1) assess for fall history and the risk of falls before prescribing potential fall-risk-increasing drugs (FRIDs), (2) use a validated, structured screening and assessment tool to identify FRIDs when performing a medication review, (3) include medication review and appropriate deprescribing of FRIDs as a part of the multifactorial falls prevention intervention, and (4) in long-term care residents, if multifactorial intervention cannot be conducted due to limited resources, the falls prevention strategy should still always include deprescribing of FRIDs.In the present statement paper, the working group on medication-related falls of the World Guidelines for Falls Prevention and Management, in collaboration with the European Geriatric Medicine Society (EuGMS) Task and Finish group on FRIDs, outlines its position on how to implement and execute these recommendations in clinical practice.Preferably, the medication review should be conducted as part of a comprehensive geriatric assessment to produce a personalized and patient-centered assessment. Furthermore, the major pitfall of the published intervention studies so far is the suboptimal implementation of medication review and deprescribing. For the future, it is important to focus on gaining which elements determine successful implementation and apply the concepts of implementation science to decrease the gap between research and practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0180,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,011

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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