Effectiveness and Cost Effectiveness of Pharmacist-led Deprescribing Interventions in Nursing Homes and Ambulatory Care Settings in Elderly Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Potentially Inappropriate Medications (PIMs) are drugs in which the adverse risks exceed the clinical benefits, lacking evidence-based indications, potentially interact with other medications.PIM use is common in older adults who are frequently treated with multiple medications.PIM use in older adults is associated with many complications.Aim: To critically appraise and systematically evaluate the existing studies on the effectiveness of pharmacist-led deprescribing in health service utilization, clinical effectiveness, cost effectiveness and cost utility.In nursing home and ambulatory care settings and patients aged 65 years and above.Methods: PubMed, Medline, CINAHL, Embase, and Cochrane Library were searched between 1st to 2nd July 2021 and updated on 25 th December 2021 to select studies that compare pharmacist-led deprescribing in nursing home and ambulatory care settings with usual care.Outcomes related to health service utilization, clinical effectiveness, cost effectiveness and cost utility were evaluated.Results: A total of 3944 relevant records were identified through database searching.A further ten records were identified by following up citations and reference lists of the selected studies.After assessment, nine studies were included in the review.Four of the included studies reported outcomes relating to both health service utilization and clinical effectiveness, three studies reported only health service utilization, and the two economic studies reported cost effectiveness and cost utility respectively.Six out of seven studies that reported health service utilization outcomes found improvement in health service utilization after the implementation of the pharmacist-led deprescribing.However, there is no positive clinical effectiveness outcomes, and no worldwide studies for the economic outcomes.Conclusion: This evidence of moderate to high quality.Pharmacist-led deprescribing was effective only in reducing PIMs usage and medication burden for older adults in nursing home and ambulatory care setting, but with no clinical effectiveness outcomes.It is essential to evaluate the economic outcomes in different countries other than Canada (high-income county).
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».