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Enregistrement W4412441534 · doi:10.1016/j.sapharm.2025.07.001

How are prescribing cascades defined in the literature? A scoping review

2025· review· en· W4412441534 sur OpenAlexaff
Kieran Dalton, Perrine Evrard, Frank Moriarty, Rachael Horan, Stephen Byrne, Lisa McCarthy

Notice bibliographique

RevueResearch in Social and Administrative Pharmacy · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyPolypharmacyMedicineSystematic reviewPsychologyMEDLINEIntensive care medicineLinguisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Prescribing cascades are important medication-related issues to be aware of, particularly for multimorbid older adults with polypharmacy. These cascades were initially defined as phenomena where side effect misinterpretation results in the prescribing of additional medications. This definition has been debated though, particularly on whether side effects may be misinterpreted or recognised/unrecognised, and consequently whether cascades are intentional/unintentional. Given these inconsistencies, this scoping review aimed to map how prescribing cascades have been defined and described in the published literature. METHODS: Seven electronic databases were searched from inception to October 2024. Full-text publications in English that mentioned prescribing cascade (or a synonym) in the title or abstract and provided a prescribing cascade definition/description in the full text were included. Specific terminology and images used to define/describe prescribing cascades were extracted, and the findings were narratively synthesised. RESULTS: Of the 139 included publications, less than half directly aligned with the original definition by containing descriptions of prescribing cascades that indicated side effect misinterpretation (48.9%). One quarter indicated side effects could be recognised or unrecognised (24.5%), 37.4% addressed cascade appropriateness or inappropriateness, and 8.6% referenced their intentional or unintentional nature. One fifth (20.9%) included an image or map to describe a prescribing cascade. CONCLUSION: This review has uniquely mapped how prescribing cascades have been described in the literature, finding substantial heterogeneity between publications. By highlighting this inconsistent terminology use, this review emphasises the need to develop consensus definitions to aid in the future recognition, measurement, education, and prevention of prescribing cascades.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,253
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,253
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0450,039
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,756
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,103 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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