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Enregistrement W6977430704 · doi:10.6084/m9.figshare.c.4221191

The OptimaMed intervention to reduce inappropriate medications in nursing home residents with severe dementia: results from a quasi-experimental feasibility pilot study

2018· other· en· W6977430704 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)DementiaSession (web analytics)Nursing homesAdverse effectMEDLINEPharmacistChecklist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Medication regimens in nursing home (NH) residents with severe dementia should be frequently reviewed to avoid inappropriate medication, overtreatment and adverse drug events, within a comfort care approach. This study aimed at testing the feasibility of an interdisciplinary knowledge exchange (KE) intervention using a medication review guidance tool categorizing medications as either “generally”, “sometimes” or “exceptionally” appropriate for NH residents with severe dementia. Methods A quasi-experimental feasibility pilot study with 44 participating residents aged 65 years or over with severe dementia was carried out in three NH in Quebec City, Canada. The intervention comprised an information leaflet for residents’ families, a 90-min KE session for NH general practitioners (GP), pharmacists and nurses focusing on the medication review guidance tool, a medication review by the pharmacists for participating residents with ensuing team discussion on medication changes, and a post-intervention KE session to obtain feedback from team staff. Medication regimens and levels of pain and of agitation of the participants were evaluated at baseline and at 4 months post-intervention. A questionnaire for team staff explored perceived barriers and facilitators. Statistical differences in measures comparing pre and post-intervention were assessed using paired t-tests and Cochran’s-Q tests. Results The KE sessions reached 34 NH team staff (5 GP, 4 pharmacists, 6 heads of care unit and 19 staff nurses). Forty-four residents participated in the study and were followed for a mean of 104 days. The total number of regular medications was 372 pre and 327 post-intervention. The mean number of regular medications per resident was 7.86 pre and 6.81 post-intervention. The odds ratios estimating the risks of using any regular medication or a “sometimes appropriate” medication post-intervention were 0.81 (95% CI: 0.71–0.92) and 0.83 (95% CI: 0.74–0.94), respectively. Conclusion A simple KE intervention using a medication review guidance tool categorizing medications as being either “generally”, “sometimes” or “exceptionally” appropriate in severe dementia was well received and accompanied by an overall reduction in medication use by NH residents with severe dementia. Levels of agitation were unaffected and there was no clinically significant changes in levels of pain. Staff feedback provided opportunities to improve the intervention.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2018
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