Effect of Medication Management at Home via Pharmacist-Led Home Televisits: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults are more likely to have multiple chronic conditions, be prescribed multiple medications, and be more susceptible to adverse drug reactions (ADRs) to their medications. In addition, older adults often use over-the-counter medications and supplements, further complicating their medication regimens. Complex medication regimens are potentially harmful to older adults. Interventions aimed at reducing medication discrepancy in the ambulatory clinic setting, such as reviews of medication lists and the implementation of "brown bag" reconciliation, continue to be challenging, with limited success. Pharmacist-led interventions to improve appropriate medication use in older adults have demonstrated effectiveness in reducing ADRs. Video visits have the potential to provide direct visualization of medications in older adults' homes, thereby reducing medication discrepancy and increasing medication adherence. Pharmacist-led management of older adults' medication regimens may improve appropriate medication use in older adults. OBJECTIVE: The objective of this study is to examine the effect of pharmacist-led medication through home televisits compared to usual care on appropriate medication use, medication discrepancies, medication adherence, and ADRs. METHODS: We will conduct a 2-site cluster randomized controlled trial (RCT). The intervention will be a pharmacist-led home televisit including medication reconciliation and assessment of actual medication use. The cluster RCT was iteratively adapted after a pilot test. The primary outcome of medication appropriateness of the intervention will be measured using the STOPP (Screening Tool of Older Persons' Prescriptions) criteria for potentially inappropriate medications (PIMs) at 6 months. Medication lists obtained will be compared against electronic medical records (EMRs) by a clinician to establish discrepancies in medications. The clinician will review medications using the validated Medication Appropriateness Index (MAI). RESULTS: This project has been peer-reviewed and selected for support by the Veterans Affairs (VA) Health Services Research Service. The pilot phase of the study was completed December 2021 with 20 veterans and was primarily informed by the Steinman model of the prescribing process adapted to include system- and provider-level factors. The last date of enrollment was August 6, 2021. We anticipate the completion of the ongoing trial in spring 2025. The first results are expected to be submitted for publication in 2025. CONCLUSIONS: The cluster RCT will provide evidence on medication management through televisits. If found effective in improving the use of medications, the intervention has the potential to impact older adults with multiple chronic conditions and polypharmacy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04340570; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04340570. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/65141.
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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 | 0,038 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,012 |
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 ».