Community pharmacists’ awareness, identification, and management of prescribing cascades: A cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescribing cascades can lead to unnecessary medication use, healthcare costs, and patient harm. Pharmacists oversee prescriptions from multiple prescribers and are well positioned to identify such cascades, making pharmacists key stakeholders to address them. OBJECTIVES: To evaluate community pharmacists' awareness, identification, and management of prescribing cascades and to assess behavioural determinants that may be targeted in future strategies to minimise inappropriate prescribing cascades. METHODS: An online survey was developed using the Theoretical Domains Framework (TDF) and emailed to all registered community pharmacists in Ireland (n = 3775) in November 2021. Quantitative data were analysed using descriptive and inferential statistics. Free-text sections were given to capture reasons for non-resolution of identified prescribing cascades and suggestions to aid prescribing cascade identification and management; this text underwent content analysis. RESULTS: Of the 220 respondents, 51% were aware of the term 'prescribing cascade' before the survey, whilst 69% had identified a potentially inappropriate prescribing cascade in practice. Over one third were either slightly confident (26.4%) or not confident at all (10%) in their ability to identify potentially inappropriate prescribing cascades in patients' prescriptions before the survey, whilst 55.2% were concerned that patients were receiving prescribing cascades they had not identified. Most respondents wanted further information/training to help prescribing cascade identification (88.3%) and management (86.1%). Four predominant TDF domains identified were common to both i) influencing non-resolution of identified prescribing cascades and ii) in the suggestions to help identify and manage prescribing cascades: 'Environmental Context and Resources', 'Social/Professional Role and Identity', 'Social Influences' and 'Memory, Attention and Decision Processes'. CONCLUSIONS: There is a clear need to provide additional resources to help community pharmacists identify and manage prescribing cascades. These findings will support the development of theory-informed behaviour change strategies to aid the minimisation of inappropriate prescribing cascades and decrease the risk of medication-related harm for patients.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».