Barriers and Facilitators to Pharmacist‐Led Deprescribing of Antihypertensives in Long‐Term Care: A Survey‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacist-led deprescribing is an approach of addressing polypharmacy in the long-term care (LTC) setting. However, the sustainability of this practice has not been widely studied. This study describes facilitators and barriers to pharmacist-led deprescribing from pre- and post-surveys completed as part of a randomized controlled antihypertensive deprescribing trial in Alberta, Canada. The surveys, targeting facilitators and barriers to deprescribing, were developed based on current evidence and designed through an iterative process with pharmacist input and consist of open- and closed-ended questions. Nine pharmacists completed both surveys (seven female; five have been a pharmacist ≥10 years; and eight had their Additional Prescribing Authority [authority to prescribe to full scope of practice]). The key facilitators were (1) pharmacist confidence and attitude toward deprescribing, (2) sufficient patient data, and (3) minimal tools and education required. The key barriers included (1) pharmacist perception of not being the primary decision maker on prescribing decisions, (2) insufficient support from residents' families and physicians, and (3) additional time required. These facilitators and barriers were all identified pre-deprescribing, and confirmed, and more evident post-deprescribing. These barriers will make it challenging for pharmacists to incorporate deprescribing antihypertensives into routine care.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».