MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4393132462 · doi:10.2196/57878

Patient Partnership Tools to Support Medication Safety in Community-Dwelling Older Adults: Protocol for a Nonrandomized Stepped Wedge Clinical Trial

2024· article· en· W4393132462 sur OpenAlexvenueno aff
Yan Xiao, Kimberley G Fulda, Richard A. Young, Zachary N. Hendrix, Kathryn Daniel, Kay‐Yut Chen, Yuan Zhou, Jennifer Roye, Ludmila Kosmari, Joshua Wilson, Anna Espinoza, Kathleen M. Sutcliffe, Samantha I. Pitts, Alicia I. Arbaje, Michelle A. Chui, Somer Blair, Dawn Sloan, M. A. Jackson, Ayşe P. Gürses

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineCluster randomised controlled trialGeneral partnershipFamily medicineIntervention (counseling)Medical prescriptionPatient safetyCluster (spacecraft)NursingMedical emergencyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preventable harms from medications are significant threats to patient safety in community settings, especially among ambulatory older adults on multiple prescription medications. Patients may partner with primary care professionals by taking on active roles in decisions, learning the basics of medication self-management, and working with community resources. OBJECTIVE: This study aims to assess the impact of a set of patient partnership tools that redesign primary care encounters to encourage and empower patients to make more effective use of those encounters to improve medication safety. METHODS: The study is a nonrandomized, cross-sectional stepped wedge cluster-controlled trial with 1 private family medicine clinic and 2 public safety-net primary care clinics each composing their own cluster. There are 2 intervention sequences with 1 cluster per sequence and 1 control sequence with 1 cluster. Cross-sectional surveys will be taken immediately at the conclusion of visits to the clinics during 6 time periods of 6 weeks each, with a transition period of no data collection during intervention implementation. The number of visits to be surveyed will vary by period and cluster. We plan to recruit patients and professionals for surveys during 405 visits. In the experimental periods, visits will be conducted with two partnership tools and associated clinic process changes: (1) a 1-page visit preparation guide given to relevant patients by clinic staff before seeing the provider, with the intention to improve communication and shared decision-making, and (2) a library of short educational videos that clinic staff encourage patients to watch on medication safety. In the control periods, visits will be conducted with usual care. The primary outcome will be patients' self-efficacy in medication use. The secondary outcomes are medication-related issues such as duplicate therapies identified by primary care providers and assessment of collaborative work during visits. RESULTS: The study was funded in September 2019. Data collection started in April 2023 and ended in December 2023. Data was collected for 405 primary care encounters during that period. As of February 15, 2024, initial descriptive statistics were calculated. Full data analysis is expected to be completed and published in the summer of 2024. CONCLUSIONS: This study will assess the impact of patient partnership tools and associated process changes in primary care on medication use self-efficacy and medication-related issues. The study is powered to identify types of patients who may benefit most from patient engagement tools in primary care visits. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05880368; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05880368. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57878.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,016

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 Opus0,684
Tête enseignante GPT0,688
Écart entre enseignants0,004 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetPharmaceutical Practices and Patient Outcomes→Travaux en français237 207→