Antipsychotic, benzodiazepine and Z-drug prescriptions in a Swiss hospital network in the Choosing Wisely and COVID-19 eras: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS OF THE STUDY: Physicians frequently prescribe antipsychotics off-label to treat, among others, insomnia and anxiety. The Swiss “smarter medicine – Choosing Wisely” campaign has tried to raise awareness about the risks and to limit benzodiazepine and Z-drug prescriptions. In the Italian-speaking part of Switzerland, our network of public hospitals joined the campaign with the aim of avoiding unnecessary benzodiazepine and Z-drug treatments, with prescription monitoring, benchmarking and educational contributions. Considering the risks of a possible shift towards the prescription of antipsychotics, and aware of the potential role of the COVID-19 pandemic, we decided to analyse the prescription trends of antipsychotics and benzodiazepines/Z-drugs before, during (2016–2017) and after the intervention. METHODS: For this longitudinal study, we reactivated a continuous monitoring of inpatient benzodiazepine/Z-drug and antipsychotics prescriptions/deprescriptions, paused in 2018 after the end of the internal Choosing Wisely campaign, based on routinely collected observational health data. We screened all demographic, administrative and prescription data of patients admitted to the internal medicine department of the four teaching hospitals (H1-H4) belonging to the EOC (Ente Ospedaliero Cantonale) network, from the fourth quarter of 2014 to the second quarter of 2023. RESULTS: We analysed 74,659 hospital stays (14,645 / 16,083 / 24,285 / 19,646 at hospitals H1 / H2 / H3 / H4 respectively). The mean (± SD) case mix (a metric that reflects the diversity, complexity and severity of the treated patients) and patient age were 1.08 ± 0.14 and 73 ± 2 years. 10.6% and 12.1% of patients received antipsychotics prior to admission and at discharge respectively (new prescriptions 3.3 ± 0.7%; deprescriptions 13.3 ± 5.2%). New prescriptions showed an upward trend, with +0.20% per year (p <0.001). Patients admitted with ongoing antipsychotics therapy increased 0.36% per year (p <0.001). New benzodiazepine/Z-drug prescriptions showed a 0.20% per year decrease (p = 0.01). Patients admitted with ongoing benzodiazepine/Z-drug therapy decreased 0.32% per year (p <0.001). New antipsychotics prescriptions showed differences between hospitals, with H3 above and H2 below the average. CONCLUSIONS: The increase in antipsychotics quantitatively matched the decrease in benzodiazepine/Z-drug prescribing, suggesting a shift from one to the other sedative therapy. The same trend was visible in the ongoing prescriptions at admission revealing a similar out-of-hospital approach. This suggests a change in sedative prescribing strategy rather than the choice of alternative, non-pharmacological approaches. Furthermore, the variation between similar services of different hospitals points out the consequences of local prescribing cultures and the importance of continuously monitoring and benchmarking medication prescriptions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».