The <scp>Australian Team Approach to Polypharmacy Evaluation and Reduction</scp> (<scp>AusTAPER</scp>) hospital study: effect of a collaborative medication review on the number of current regular medicines for older hospital inpatients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Potentially harmful polypharmacy is a growing public health concern. This article aims to evaluate the effectiveness of a structured Team Approach to Polypharmacy Evaluation and Reduction (AusTAPER) framework. METHODS: We recruited patients at metropolitan hospitals for a randomised controlled trial with 12 months of follow-up. The intervention included a comprehensive medicines history, multidisciplinary meeting and medicines review prior to discharge, with engagement with the participants' general practitioner extending after discharge. The primary outcome was the change in the number of regular medicines used at 12 months from baseline. A cost consequence was performed to estimate costs per participant during the study period. RESULTS: There were 98 participants enrolled in the study. The number of regular medicines was significantly reduced from baseline in both groups (-1.7 ± 4.3, t = 2.38, P = 0.02 in the control group vs -2.7 ± 3.6, t = 4.48, P = 0.0001 in the intervention group), although there was no statistical difference detected between the two groups (1.0 (SE 0.9), t = 1.03, P = 0.31). The intervention was estimated to cost AU$644.17 and was associated with cost savings of AU$552.53 per participant in sustained reduced medicines cost. Health outcomes and healthcare costs were similar in both groups. DISCUSSION: Medicines were significantly reduced in both groups, with a trend to a larger reduction in medicines at 12 months in the intervention group. The intervention cost was approximately offset by sustained reduced medicines cost, although these results should be regarded cautiously because of the absence of significance in the differences in outcomes between groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».