Exploring perceived barriers, facilitators, and team roles in addressing prescribing cascades in primary care teams: Insights from interprofessional focus groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescribing cascades are common contributors to medication-related harm. Primary care clinicians who practice in interprofessional teams may be well positioned to address cascades in practice; although, the factors that influence their ability to do so in this particular setting are largely unknown. Our study aimed to explore perceived barriers and facilitators that influence the identification, investigation, and management of prescribing cascades as experienced by primary care teams and each profession's role in addressing cascades. METHODS: Physicians, nurse practitioners, and pharmacists practicing in primary care teams in Ontario, Canada participated in a series of intra-professional and interprofessional focus groups. The focus groups explored clinician perspectives about factors that influence their ability to address cascades. Discussion and analyses were guided by the Theoretical Domains Framework and the Behaviour Change Wheel. RESULTS: Sixteen clinicians participated in four intra-professional and one interprofessional focus groups. Thematic analysis resulted in two main themes. First, multiple factors influenced primary care teams' ability to address prescribing cascades. Cascades were considered complex in terms of the processes required to identify, investigate, and manage them. Second, the role each profession was able or willing to play varied based on their capability, opportunity, and motivation. Nurse practitioners and physicians felt best equipped to prevent cascades within a patient visit, while pharmacists endorsed being able and willing to address existing cascades. CONCLUSION: The ability to address prescribing cascades is influenced by multiple factors and varied across professions within interprofessional primary care teams. The study findings provide additional information necessary for the design of future interventions to assist clinicians with addressing cascades. Future research should engage patients, caregivers, and community pharmacists to further explore their roles in addressing prescribing cascades.
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».