Theoretical Underpinnings of a Model to Reduce Polypharmacy and Its Negative Health Effects: Introducing the Team Approach to Polypharmacy Evaluation and Reduction (TAPER)
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».