Medication use quality and safety in older adults: 2022 update
Notice bibliographique
Résumé
Improving the quality of medication use and medication safety are important priorities for healthcare providers who care for older adults. The objective of this article was to identify four exemplary articles with this focus in 2022. We selected high-quality studies from an OVID search and hand searching of major high impact journals that advanced the field of research forward. The chosen articles cover domains related to deprescribing, medication safety, and optimizing medication use. The MedSafer Study, a cluster randomized clinical trial in Canada, evaluated whether patient specific deprescribing reports generated by electronic decision support software resulted in reduced adverse drug events in the 30 days post hospital discharge in older adults (domain: deprescribing). The second study, a retrospective cohort study using data from Premier Healthcare Database, examined in-hospital adverse clinical events associated with perioperative gabapentin use among older adults undergoing major surgery (domain: medication safety). The third study used an open-label parallel controlled trial in 39 Australian aged-care facilities to examine the effectiveness of a pharmacist-led intervention to reduce medication-induced deterioration and adverse reactions (domain: optimizing medication use). Lastly, the fourth study engaged experts in a Delphi method process to develop a consensus list of clinically important prescribing cascades that adversely affect older persons' health to aid clinicians to identify, prevent, and manage prescribing cascades (domain: optimizing medication use). Collectively, this review succinctly highlights pertinent topics related to promoting safe use of medications and promotes awareness of optimizing older adults' medication regimens.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».