Mapping care trajectories for hospital-initiated benzodiazepine deprescribing in older adults: a multicentre qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term prescription of benzodiazepine receptor agonists (BZRAs) for insomnia in adults over 65 years of age is considered a low-value care practice. Although deprescribing has emerged as a possible solution, the implementation of BZRA deprescribing has been considered insufficient in routine clinical care. Mapping care trajectories relative to BZRA deprescribing can help identify inefficiencies in current care and propose strategies to enhance the implementation of deprescribing interventions in the long term. This study aims to map care trajectories and characterise contextual factors relevant to hospital-initiated BZRA deprescribing in older adults. METHODS: A qualitative study was conducted with local researchers, healthcare professionals (HCPs), patients, and informal carers in six European countries (Belgium, Greece, Norway, Poland, Spain, and Switzerland). Three theoretical frameworks were used to guide data collection and analyses: 1) the ‘6W’ multidimensional model of care trajectories; 2) the patient-centred deprescribing process; and 3) the Context and Capabilities for Integrating Care framework. Data was collected online through self-administered questionnaires, individual interviews, and group validation interviews. Data were transcribed verbatim and analysed using a combination of deductive and inductive thematic analyses. RESULTS: We collected 18 responses to surveys, and conducted 53 interviews (6 local researchers, 36 HCPs, 11 patients or informal carers) and 7 group interviews (comprising 28 HCPs, 4 patients). We developed nine validated care trajectory maps by hospital department and type of unit, and two general comparative maps for inpatient and outpatient care. Hospital-initiated BZRA deprescribing emerged as a complex healthcare process that is likely to involve several HCPs from hospital and primary care. Participants considered patient involvement in shared decision-making (SDM) to be crucial in deprescribing, but implementation was scarce in routine care. The type of HCPs involved and the communication channels between them were specific to each country. Fragmented care and poor communication in the care trajectory hindered follow-up and continuity of care. CONCLUSIONS: Deprescribing interventions should include context-sensitive strategies to promote patient participation in SDM, foster the use of guidelines, and enhance interprofessional collaboration along the care trajectory. Care trajectory maps can be used as an implementation tool to translate BZRA deprescribing interventions into routine practice.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».