A new care model reduces polypharmacy and potentially inappropriate medications in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Assess the impact of a new pharmaceutical care model on (1) polypharmacy and (2) potentially inappropriate medication (PIM) use in long-term care facilities (LTCFs). \nDesign: Pragmatic quasi-experimental study with a control group. This multifaceted model enables \npharmacists and nurses to increase their professional autonomy by enforcing laws designed to expand \ntheir scope of practice. It also involves a strategic reorganization of care, interdisciplinary training, and \nsystematic medication reviews. \nSetting and Participants: Two LTCFs exposed to the model (409 residents) were compared to 2 control \nLTCFs (282 residents) in Quebec, Canada. All individuals were aged 65 years or older and residing in \nincluded LTCFs. \nMeasures: Polypharmacy ( 10 medications) and PIM (2015 Beers criteria) were analyzed throughout \n12 months between March 2017 and June 2018. Groups were compared before and after implementation \nusing repeated measures mixed Poisson or logistic regression models, adjusting for potential confounding variables. \nResults: Over 12 months, for regular medications, polypharmacy decreased from 42% to 20% (exposed \ngroup) and from 50% to 41% (control group) [difference in differences (DID): 13%, P < .001]. Mean number \nof PIMs also decreased from 0.79 to 0.56 (exposed group) and from 1.08 to 0.90 (control group) (DID: \n0.05, P ¼ .002). \nConclusions and Implications: Compared with usual care, this multifaceted model reduced the probability \nof receiving 10 medications and the mean number of PIMs. Greater professional autonomy, reorganization of care, training, and medication review can optimize pharmaceutical care. As the role of pharmacists is expanding in many countries, this model shows what could be achieved with increased \nprofessional autonomy of pharmacists and nurses in LTCFs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».