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Enregistrement W6939887197 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5134152

Patient and provider perspectives on the development and resolution of prescribing cascades: a qualitative study

2020· other· en· W6939887197 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensWomen's College HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteBruyèreUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchSituatedAccountabilityFeelingIdentification (biology)Health careQualitative analysisQualitative property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Prescribing cascades occur when the side effect of a medication is treated with a second medication. The aim of the study was to understand how prescribing cascades develop and persist and to identify strategies for their identification, prevention and management. Method This qualitative study employed semi-structured interviews to explore the existence of prescribing cascades and to gather patients', caregivers' and clinicians’ perspectives about how prescribing cascades start, persist and how they might be resolved. Participants were older adults (over age 65) at an outpatient Geriatric Day Hospital (GDH) with possible prescribing cascades (identified by a GDH team member), their caregivers, and healthcare providers. Data were analyzed using an inductive content analysis approach. Results Fourteen participants were interviewed (eight patients, one family caregiver, one GDH pharmacist, three GDH physicians and one family physician) providing a total of 22 interviews about patient-specific cases. The complexity and contextually situated nature of prescribing cascades created challenges for all of those involved with their identification. Three themes impacted how prescribing cascades developed and persisted: varying awareness of medications and cascades; varying feelings of accountability for making decisions about medication-related care; and accessibility to an ideal environment and relevant information. Actions to prevent, identify or resolve cascades were suggested. Conclusion Patients and healthcare providers struggled to recognize prescribing cascades and identify when they had occurred; knowledge gaps contributed to this challenge and led to inaction. Strategies that equip patients and clinicians with resources to recognize prescribing cascades and environmental and social supports that would help with their identification are needed. Current conceptualizations of cascades warrant additional refinement by considering the nuances our work raises regarding their appropriateness and directionality.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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