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Enregistrement W4415531297 · doi:10.1101/2025.10.23.25338657

Cost-effectiveness of a UK-based primary healthcare intervention: Improving Medicines use in People with Polypharmacy in Primary Care (IMPPP)

2025· preprint· W4415531297 sur OpenAlexaff
Nouf S Gadah-Jeynes, Ammar Annaw, Rupert Payne, Deborah McCahon, Jeff Round

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth and Social Care Delivery ResearchDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPolypharmacyPrimary carePsychological interventionIntervention (counseling)Health careClinical trialPrimary health careRandomized controlled trialService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Abstract The prescribing of multiple medicines to one individual, or polypharmacy, is increasingly common. While the use of multiple medications by a patient is often appropriate, in some cases prescribed medicines may not have the intended benefit and may even cause harm, and it is important to understand the clinical and economic implications of polypharmacy and interventions to optimise prescribing. In the UK, most ongoing clinical management of polypharmacy takes place in primary care. We estimated the cost-effectiveness of the Improving Medicines use in People with Polypharmacy in Primary Care (IMPPP) trial from a UK NHS perspective. IMPPP was a pragmatic, open-label, two-arm cluster-randomised trial across 37 English general practices, including 1,715 patients. The intervention comprised a structured, enhanced process for delivering patient-centred polypharmacy reviews, and was compared to control arm practices delivering usual care. Costs were derived from routine electronic health records including primary and secondary care service utilisation data whilst QALYs were estimated via SF-12v2. Follow-up was assessed at 6 months compared to pre-randomisation baseline. Cost-effectiveness was assessed using multilevel modelling with bias-corrected and accelerated bootstrapping to calculate 95% confidence intervals. Additional one-way sensitivity analyses were conducted to explore uncertainty. Adjusted mean QALYs were slightly higher in the intervention group (0.629) versus control (0.624), with a non-significant difference of 0.006 (95% CI: -0.002 to 0.014). Mean adjusted costs were also higher in the intervention group (£4166 vs. £3655), with a non-significant cost difference of £511 (95% CI: -£73 to £949). The probability of cost-effectiveness at National Institute for the Health and Care Excellence’s £20,000/QALY and £30,000/QALY thresholds were 6% and 12% respectively. Complete case analysis showed a £138 NHS cost reduction (95% CI: -£652 to £376) and a QALY gain of 0.012 (95% CI: 0.004 to 0.021). Polypharmacy medication review as conducted in the IMPPP trial is not cost-effective. This probably reflects multiple factors, including clinical effectiveness outcomes and key cost outcomes being relatively insensitive to the intervention.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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