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Enregistrement W4387804977 · doi:10.1007/s40266-023-01072-y

Prescribing Cascades with Recommendations to Prevent or Reverse Them: A Systematic Review

2023· review· en· W4387804977 sur OpenAlexaff
Oriane Adrien, Atiya K. Mohammad, Jacqueline G. Hugtenburg, Lisa McCarthy, Simone Priester-Vink, Robbert Visscher, Patricia M. L. A. van den Bemt, Petra Denig, Fatma Karapinar‐Çarkit

Notice bibliographique

RevueDrugs & Aging · 2023
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensOntario Drug Policy Research NetworkTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLMEDLINESystematic reviewAdverse effectScopusIntensive care medicineFamily medicinePsychiatryPsychological interventionPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To reduce prescribing cascades occurring in clinical practice, healthcare providers require information on the prescribing cascades they can recognize and prevent. OBJECTIVE: This systematic review aims to provide an overview of prescribing cascades, including dose-dependency information and recommendations that healthcare providers can use to prevent or reverse them. METHODS: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) was followed. Relevant literature was identified through searches in OVID MEDLINE, OVID Embase, OVID CINAHL, and Cochrane. Additionally, Web of Science and Scopus were consulted to analyze reference lists and citations. Publications in English were included if they analyzed the occurrence of prescribing cascades. Prescribing cascades were included if at least one study demonstrated a significant association and were excluded when the adverse drug reaction could not be confirmed in the Summary of Product Characteristics. Two reviewers independently extracted and grouped similar prescribing cascades. Descriptive summaries were provided regarding dose-dependency analyses and recommendations to prevent or reverse these prescribing cascades. RESULTS: A total of 95 publications were included, resulting in 115 prescribing cascades with confirmed adverse drug reactions for which at least one significant association was found. For 52 of these prescribing cascades, information regarding dose dependency or recommendations to prevent or reverse prescribing cascades was found. Dose dependency was analyzed and confirmed for 12 prescribing cascades. For example, antipsychotics that may cause extrapyramidal syndrome followed by anti-parkinson drugs. Recommendations focused on dosage lowering, discontinuing medication, and medication switching. Explicit recommendations regarding alternative options were given for three prescribing cascades. One example was switching to ondansetron or granisetron when extrapyramidal syndrome is experienced using metoclopramide. CONCLUSIONS: In total, 115 prescribing cascades were identified and an overview of 52 of them was generated for which recommendations to prevent or reverse them were provided. Nonetheless, information regarding alternative options for managing prescribing cascades was scarce.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,013
Bibliométrie0,0150,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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