Development of a core outcome set for clinical trials targeting interventions aiming to improve adherence to appropriate polypharmacy in older people—an international consensus study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication non-adherence is prevalent in older people taking polypharmacy. Several interventions have been employed to improve adherence in this population. However, inconsistencies in outcomes have impeded comparisons of findings. Accordingly, this work aimed to develop a core outcome set (COS) for use in trials aiming to improve adherence to appropriate polypharmacy in older people. METHODS: A group of stakeholders, including academics, journal editors, healthcare professionals (HCPs) and public participants, evaluated 13 outcomes compiled from the literature in a Delphi study using a nine-point Likert scale ranging from 1 to 9, where higher scores (7-9) indicated critical importance and lower scores (1-3) unimportance. The resultant Delphi consensus list was discussed and voted on (yes: critical and no: unimportant) in two online nominal group technique (NGT) meetings. The NGT followed a five-stage approach: introduction, silent generation, round-robin, clarification and voting. An outcome was included if ≥80% of participants scored it critical and ≤ 15% scored it as unimportant. RESULTS: Of the 13 outcomes originally presented to participants, consensus was achieved to include six outcomes in the COS after the Delphi study (Round 1, n = 57; Round 2, n = 53; Round 3, n = 50, where 'n' represents participant numbers) and the NGT meetings (n = 10) comprising medication adherence across multiple medications, treatment burden, health-related quality of life (HRQoL), healthcare utilisation (HCU), adverse events and side effects (AEs and SEs) and cost-effectiveness. CONCLUSION: This COS should be used in intervention studies focusing on improving adherence to appropriate polypharmacy in older people. Future work should identify outcome measurement instruments to be used alongside the COS.
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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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».