Reducing prescribing of benzodiazepines in older adults: a comparison of four physician-focused interventions by a medical regulatory authority
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The inappropriate and/or high prescribing of benzodiazepine and ‘Z’ drugs (BDZ +) is a major health concern. The purpose of this study was to determine whether physician or pharmacist led interventions or a simple letter or a personalized prescribing report from a medical regulatory authority (MRA) was the most effective intervention for reducing BDZ + prescribing by physicians to patients 65 years of age or older. Methods This was a four-armed, one year, blinded, randomized, parallel-group, investigational trial in Alberta, Canada. Participants were fully licensed physicians (n = 272) who had prescribed 4 times the defined daily dose (4 + DDD) or more of any BDZ + to an older patient at least once in the 3rd quarter of 2016. All physician-participants were sent a personalized prescribing profile by the MRA. They were then randomized into four groups that received either nothing more, an additional personal warning letter from the MRA, a personal phone call from an MRA pharmacist or a personal phone call from an MRA physician. The main outcomes were prescribing behavior change of physicians at one year in terms of: change in mean number of older patients receiving 4 + DDD BDZ + and mean dose BDZ + prescribed per physician. To adjust for multiple statistical testing, we used MANCOVA to test both main outcome measures simultaneously by group whilst controlling for any baseline differences. Results All groups experienced a significant fall in the total number of older patients receiving 4 + DDD of BDZ + by about 50% (range 43–54%) per physician at one year, and a fall in the mean dose of BDZ + prescribed of about 13% (range 10–16%). However, there was no significant difference between each group. Conclusions A personalized prescribing report alone sent from the MRA appears to be an effective intervention for reducing very high levels of BDZ + prescribing in older patients. Additional interventions by a pharmacist or physician did not result in additional benefit. The intervention needs to be tested further on a more general population of physicians, prescribing less extreme doses of BDZ + and that looks at more clinical and healthcare utilization outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».