Education about deprescribing for pre‐licensed and licensed healthcare professionals: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Deprescribing is complex because it involves patients' health, values, and preferences. The World Health Organization and Canadian Medication Appropriateness and Deprescribing Network have recommended that deprescribing be integrated into health curricula, prompting the need for further understanding about deprescribing education. The purpose of this research is to describe the literature regarding deprescribing education provided to healthcare professionals. We conducted a scoping review using the five-step model by Arksey and O'Malley with revisions from Levac et al. The databases searched included Medline, Scopus, Embase and ERIC. Papers were included if they were written in English and contained an educational intervention about deprescribing tailored toward physicians, pharmacists or nurses. White papers and conference abstracts were included. A total of 4853 abstracts were eligible for screening and 46 papers were included (25 full texts, 15 conference abstracts and 6 white papers). Thirty-three papers utilized group education for their intervention and of these, 20 involved interactive portions. Medicine was the most targeted profession, included in 29 papers. The most common outcomes were the number of medications deprescribed and an increase in learner knowledge and self-efficacy regarding deprescribing using self-assessment surveys or post-educational examinations. We found that there is evidence that educational interventions can increase participant knowledge regarding deprescribing and improve self-efficacy. To expand the education of deprescribing, future interventions should engage and utilize a variety of health professions and interventions could include real patients. Further research is required to determine the retention and application of deprescribing knowledge gained from single educational interventions.
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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 | 0,015 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».