A DEPRESCRIBING CURRICULAR FRAMEWORK USING AN INTER-PROFESSIONAL APPROACH: IMPLICATIONS FOR NURSING EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Deprescribing is an important component of managing polypharmacy and reducing harm from potentially inappropriate medications. Current undergraduate nursing education does not consistently incorporate components of deprescribing into curricula. It is essential to bridge the gap in promoting deprescribing competencies, teach related knowledge and skills and assess learning outcomes. The purpose of this presentation is to engage nursing educators who teach geriatrics to identify and implement a curriculum framework for deprescribing. Methodology The Canadian Medication Appropriateness and Deprescribing Network (CaDeN) Healthcare Professional Committee undertook a consensus approach to developing competencies for deprescribing, along with literature review and analysis of prescribing competencies. The authors outlined the required knowledge and skills related to the competencies, with recommended teaching and assessment strategies. Results The seven deprescribing competencies include: gathering and interpreting patients’ medication history and clinical information within their context, using tools that help identify potentially inappropriate medications, weighing potential benefit and harm of continuing or deprescribing medications, using shared decision-making about deprescribing, communicating deprescribing and monitoring plans, and monitoring progress and outcomes. Integrating deprescribing competencies in nursing curricula requires an intentional and structured approach across all years of the program, focusing on interprofessional collaboration. Learning activities should be active and practical, progressing from early to advanced learner skills and include integration of deprescribing through experiential education. Conclusion This presentation provides implications for the nursing profession to apply deprescribing competencies at different learner levels, using appropriate learning and assessment outcomes, and strategies in which deprescribing competencies could be achieved in an interprofessional setting.
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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 | 0,026 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».