033 Multi-component support interventions for deprescribing potentially inappropriate medications in older adults: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Inappropriate use of medication is a problem worldwide, especially among older adults. It is associated with adverse drug reactions, hospitalisations, increased healthcare costs, and increased mortality. Despite the harms associated with the inappropriate use of medications, there were an estimated 7.3 billion doses of potentially inappropriate medications consumed by older people in the United States alone in 2018, with similar estimates observed globally. Computerised decision support and patient education have been found to reduce potentially inappropriate prescriptions in older adults and improve communication about the use of medication. However, there has been no systematic review of the effectiveness of multi-component interventions on deprescribing. Objectives To evaluate the effectiveness of multi-component interventions for deprescribing potentially inappropriate medications in older adults and to determine the effects of these interventions on patient-reported outcomes, clinical outcomes and system outcomes. Methods We will search for MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus and Web of Science for studies comparing multi-component interventions to no intervention, sham intervention, or usual care. We will include all trials of older adults >65 years. The interventions will include multi-component interventions to deprescribe potentially inappropriate medications with at least one intervention component directed at clinicians (eg, electronic decision support) and one directed at patients (eg, patient education materials such as brochures). The primary outcome will be the proportion of patients or encounters where one or more potentially inappropriate medications are deprescribed. Medications are considered potentially inappropriate if the potential risks outweigh the clinical benefits in patients, as determined by the study authors. Secondary outcomes will include patient-reported outcomes such as changes in pain or symptoms; clinical outcomes such as quality of life, adverse drug events and adverse drug withdrawal events; and system outcomes such as hospitalisations or emergency department visits. Results The study is underway. We will have the full results ready for the conference. Conclusions This systematic review will provide evidence on multi-component interventions for deprescribing potentially inappropriate medications. The results of this review may have important implications for researchers and policymakers in planning and designing deprescribing interventions as well as improving patient outcomes. The results may also help clinicians better communicate about the benefits and harms of medications with patients.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».