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Enregistrement W4404555123 · doi:10.3389/frcha.2024.1481446

Findings from an expert focus group on psychotropic medication deprescribing practices for children and youth with complex needs

2024· article· en· W4404555123 sur OpenAlexaff
Laura Theall, Ajit Ninan, Melissa Currie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Child and Adolescent Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensWestern UniversityMinistry of Children, Community and Social Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingPolypharmacyPsychosocialMedicineFocus groupContext (archaeology)General partnershipPsychiatryFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Psychotropic medication can be effective at stabilizing emotional and behavioural disturbances associated with physiological processes in children and youth. When medication benefits, indication or adverse effects are queried, deprescribing should be considered. Current guidelines for deprescribing are mainly for adults/elderly and largely theoretical, not practical, especially for polypharmacy. Methods: At a tertiary center for children and youth with complex emotional and behavioural needs, physicians on staff have expertise in conducting assessments of medication efficacy, side effect burden, and safety concerns. Deprescribing is routinely undertaken in the context of inpatient and outpatient services in partnership with children/youth and their families. A qualitative initiative leveraged the specialized deprescribing expertise of eight physicians (six psychiatrists and two pediatricians). Results: Emerging themes were medication review, timing, a stepwise approach, and setting conditions (inpatient and outpatient), with recurring subcategories of patient/family engagement as well as the underlying importance of continuity of care with psychosocial/behavioural supports. Discussion: The findings from this expert focus group serve as a step towards supporting prescribing clinicians in mindful deprescribing when medications are no longer in the best interest of young 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 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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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