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Enregistrement W4386019553 · doi:10.1007/s40266-023-01055-z

Theoretical Underpinnings of a Model to Reduce Polypharmacy and Its Negative Health Effects: Introducing the Team Approach to Polypharmacy Evaluation and Reduction (TAPER)

2023· article· en· W4386019553 sur OpenAlexafffund
Dee Mangin, Larkin Lamarche, Jeffrey A. Templeton, Jennifer Salerno, Henry Siu, Johanna Trimble, Abbas Ali, Jobin K. Varughese, Amy Page, Christopher Etherton‐Beer

Notice bibliographique

RevueDrugs & Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensImpactYork UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolypharmacyDeprescribingPsychological interventionMedicineMultimorbidityHealth careIntensive care medicineIntervention (counseling)Risk analysis (engineering)Chronic diseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polypharmacy, particularly among older adults, is gaining recognition as an important risk to health. The harmful effects on health arise from disease-drug and drug-drug interactions, the cumulative burden of side effects from multiple medications and the burden to the patient. Single-disease clinical guidelines fail to consider the complex reality of optimising treatments for patients with multiple morbidities and medications. Efforts have been made to develop and implement interventions to reduce the risk of harmful effects, with some promising results. However, the theoretical basis (or pre-clinical work) that informed the development of these efforts, although likely undertaken, is unclear, difficult to find or inadequately described in publications. It is critical in interpreting effects and achieving effectiveness to understand the theoretical basis for such interventions. OBJECTIVE: Our objective is to outline the theoretical underpinnings of the development of a new polypharmacy intervention: the Team Approach to Polypharmacy Evaluation and Reduction (TAPER). METHODS: We examined deprescribing barriers at patient, provider, and system levels and mapped them to the chronic care model to understand the behavioural change requirements for a model to address polypharmacy. RESULTS: Using the chronic care model framework for understanding the barriers, we developed a model for addressing polypharmacy. CONCLUSIONS: We discuss how TAPER maps to address the specific patient-level, provider-level, and system-level barriers to deprescribing and aligns with three commonly used models and frameworks in medicine (the chronic care model, minimally disruptive medicine, the cumulative complexity model). We also describe how TAPER maps onto primary care principles, ultimately providing a description of the development of TAPER and a conceptualisation of the potential mechanisms by which TAPER reduces polypharmacy and its associated harms.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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