Legacy Prescribing: A population based study demonstrating this is a global system issue driving unnecessary medication use
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT Polypharmacy is a key clinical challenge for us in primary care. Legacy prescribing is defined as drugs that are usually prescribed for an intermediate term (>3 months, but not indefinitely), that are not discontinued after this usual effective/recommended period. This type of prescribing could represent a straightforward focus for reducing unnecessary polypharmacy OBJECTIVE We set out to identify and describe the proportion of legacy prescribing in NZ using 3 drug classes as exemplars STUDY DESIGN AND METHODS Our retrospective cohort study used prospectively collected data from the Pharmaceutical Collection dataset from 2013-2022 covering Canterbury (Kaikōura to Ashburton population 666, 300). This dataset includes medication and patient demographic information for patients >20 years old for analysis. We used Anatomic Therapeutic Chemical codes to identify the medications in three drug classes as examples of drugs for physical, psychological and risk factor condition management: antidepressants, bisphosphonates, and proton pump inhibitors (PPIs). We identified legacy prescriptions by calculating dispensing durations for each drug class from first prescription. Our definitions for legacy status were conservative (e.g. 15 months for PPIs and antidepressants) RESULTS Over a third of patients overall (88,478/ 240,444) who were started on one (or more) of these medications had a legacy length prescription, and of these 16% had legacy prescriptions for both antidepressants and PPIs. Individual legacy prescription proportions were 42%, 30% and 14% for antidepressants, PPIs and bisphosphonates respectively. Over three quarters (77%) of patients with legacy prescription had current active prescriptions. Legacy prescribing increased with age. A greater proportion of women had legacy prescriptions for antidepressants (44% vs 37% for men) while for bisphosphonates and PPIs, the proportion of patients with legacy prescriptions were similar. Europeans had the highest proportion of legacy prescriptions (40% vs Māori (27%), Pasifika (20%)) CONCLUSIONS These data are very similar to Canadian data first describing legacy prescribing. Replication confirms this is a global system issue. Well developed prescribing and patient communication systems around starting drugs are not matched by systems around stopping. Audit and feedback add manual work to already burdened clinician. System level changes are needed to mitigate this without increasing clinician workload.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».