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Enregistrement W4391654593 · doi:10.2196/51862

Brief Intervention as a Method to Reduce Z-Hypnotic Use by Older Adults: Feasibility Case Series

2024· article· en· W4391654593 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Torheim Bjelkarøy, Tone Breines Simonsen, Tahreem Ghazal Siddiqui, Sigrid Halset, Socheat Cheng, Ramunė Grambaitė, Jūratė Šaltytė Benth, Jennifer Gerwing, Espen Saxhaug Kristoffersen, Christofer Lundqvist

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAkershus Universitetssykehus
Mots-clésIntervention (counseling)MedicinePopulationMedical prescriptionAdverse effectRandomized controlled trialPsychiatryFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Z-hypnotics or z-drugs are commonly prescribed for insomnia and sleep difficulties in older adults. These drugs are associated with adverse events and dependence and are not recommended for long-term use. Despite evidence of older adults being more sensitive to a wide array of adverse events and clinical guidelines advocating limiting use, inappropriate use in this population is still prevalent. Previous intervention studies have focused mainly on prescriber information. Simple, individually focused intervention designs are less studied. Brief intervention (BI) is a simple, easily transferable method mainly used to treat patients at risk of alcohol overuse. OBJECTIVE: Our objective was to design and test the feasibility and acceptability of a BI intervention adapted to address individual, inappropriate use of z-hypnotics among older adults. This preparatory study aimed to optimize the intervention in advance of a quantitative randomized controlled trial investigating the treatment effect in a larger population. METHODS: This feasibility case series was conducted at Akershus University Hospital, Norway, in autumn 2021. We included 5 adults aged ≥65 years with long-term (≥4 weeks) use of z-hypnotics and 2 intervening physicians. Additionally, 2 study investigators contributed with process evaluation notes. The BI consists of information on the risk of inappropriate use and individualized advice on how to reduce use. The focus of the intervention is behavioral and aims, in cooperation with the patient and based on shared decision-making, to change patient behavior regarding sleep medication rather than physician-based detoxification and termination of z-hypnotic prescriptions. Qualitative and descriptive quantitative data were collected from intervening physicians, study investigators, and participants at baseline, immediately after the intervention, and at the 6-week follow-up. RESULTS: Data were obtained from 2 physicians, 2 study investigators, and 5 participants (4 women) with a median age of 84 years. The average time spent on the BI consultation was 15 minutes. All 5 participants completed the intervention without problems. The participants and 2 intervening physicians reported the intervention as acceptable and were satisfied with the delivery of the intervention. After the intervention, 2 participants stopped their use of z-hypnotics completely and participated in the follow-up interview. Study investigators identified logistical challenges regarding location and time requirements. Identified aspects that may improve the intervention and reduce dropouts included revising the intervention content, focusing on rebound insomnia, adding an information leaflet, and supporting the patient in the period between the intervention and follow-up. The notion that the intervention should best be located and conducted by the patient's own general practitioner was supported by the participants. CONCLUSIONS: We identified important aspects to improve the designed intervention and found that the BI is feasible and acceptable for incorporation into a larger randomized trial investigating the treatment effect of BI for reducing z-hypnotic use by older adults. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03162081; http://tinyurl.com/rmzx6brn.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,424 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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