Barriers to discontinuing benzodiazepine receptor agonists in older adults: a survey of older adults across Europe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various factors hinder older adults from discontinuing benzodiazepine receptor agonists (BZRAs). Identifying and prioritising these barriers is essential for designing effective interventions to discontinue BZRAs. OBJECTIVE: To identify barriers to BZRA discontinuation among older adults and factors associated with their willingness to reduce or stop use. METHODS: A cross-sectional survey was conducted among adults 65+ using BZRA for sleep problems, recruited from hospitals across six European countries. Barriers were identified via a 27-item questionnaire grounded in the Theoretical Domains Framework (TDF), which systematically identifies individual and contextual determinants of behaviour. Responses were analysed using descriptive statistics. Multivariable logistic regressions identified factors associated with patients' willingness to reduce or stop BZRA. RESULTS: Among 183 participants, 59.1% were willing to reduce and 42.7% to stop BZRA if recommended by their doctor. Half understood why discontinuation is necessary. Barriers were present for most participants across multiple TDF domains. They included: high satisfaction with BZRA, perceived low risk of side effects, limited coping skills or ability to stop, fear of discontinuation and lack of support from physicians or social networks. Higher scores in the TDF domains of Goals, Emotion and Social Influences were associated with greater willingness to reduce BZRA. These domains and Reinforcement, Environmental context and resources were also linked to a greater willingness to stop. CONCLUSIONS: These findings highlight the opportunities and challenges of discontinuing BZRA in older adults. While half know the need to discontinue and are willing to try, future interventions must address pervasive barriers across many behavioural domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».