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Enregistrement W4405485497 · doi:10.1007/s40266-024-01164-3

Cross-Cultural Adaptation and Clinical Validation of TIME Criteria to Detect Potentially Inappropriate Medication Use in Older Adults: Methodological Report from the TIME International Study Group

2024· article· en· W4405485497 sur OpenAlexaff
Tuğba Erdoğan, Büşra Can, Serdar Özkök, Birkan İlhan, Aslı Tufan, Mehmet Akif Karan, A. Benetos, Antonio Cherubini, Michael Drey, Doron Garfinkel, Jerzy Gąsowski, Anna Renom‐Guiteras, Marina Kotsani, Lisa McCarthy, Graziano Onder, Farhad Pazan, Karolina Piotrowicz, Paula A. Rochon, Georg Ruppe, Wade Thompson, Eva Topinková, Nathalie van der Velde, Mirko Petrović

Notice bibliographique

RevueDrugs & Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMedicineTurkishAdaptation (eye)Set (abstract data type)MEDLINEHealth careMedical educationFamily medicineComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Various explicit screening tools, developed mostly in central Europe and the USA, assist clinicians in optimizing medication use for older adults. The Turkish Inappropriate Medication use in oldEr adults (TIME) criteria set, primarily based on the STOPP/START criteria set, is a current explicit tool originally developed for Eastern Europe and subsequently validated for broader use in Central European settings. Reviewed every three months to align with the latest scientific literature, it is one of the most up-to-date tools available. The tool is accessible via a free mobile app and website platforms, ensuring convenience for clinicians and timely integration of updates as needed. Healthcare providers often prefer to use their native language in medical practice, highlighting the need for prescribing tools to be translated and adapted into multiple languages to promote optimal medication practices. OBJECTIVE: To describe the protocol for cross-cultural and language validation of the TIME criteria in various commonly used languages and to outline its protocol for clinical validation across different healthcare settings. METHODS: The TIME International Study Group comprised 24 geriatric pharmacotherapy experts from 12 countries. In selecting the framework for the study, we reviewed the steps and outcomes from previous research on cross-cultural adaptations and clinical validations of explicit tools. Assessment tools were selected based on both their validity in accurately addressing the relevant issues and their feasibility for practical implementation. The drafted methodology paper was circulated among the study group members for feedback and revisions leading to a final consensus. RESULTS: The research methodology consists of two phases. Cross-cultural adaptation/language validation phase follows the 8-step approach recommended by World Health Organization. This phase allows regions or countries to make modifications to existing criteria or introduce new adjustments based on local prescribing practices and available medications, as long as these adjustments are supported by current scientific evidence. The second phase involves the clinical validation, where participants will be randomized into two groups. The control group will receive standard care, while the intervention group will have their treatment evaluated by clinicians who will review the TIME criteria and consider its recommendations. A variety of patient outcomes (i.e., number of hospital admissions, quality of life, number of regular medications [including over the counter medications], geriatric syndromes and mortality) in different healthcare settings will be investigated. CONCLUSION: The outputs of this methodological report are expected to promote broader adoption of the TIME criteria. Studies building on this work are anticipated to enhance the identification and management of inappropriate medication use and contribute to improved patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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