Deprescribing: The Skill of Less Pills
Notice bibliographique
Résumé
Background: Polypharmacy is a growing concern in geriatric medical care, increasing the risk of adverse drug events (ADEs), cognitive decline, falls, and hospitalizations. Multiple prescriptions result in potentially inappropriate medications (PIMs), leading to a prescribing cascade and medication overload for many patients. Numerous medications are deemed unnecessary or not appropriate, decreasing the quality of life. The lack of standardized deprescribing tools in clinical practice contributes to continued polypharmacy-related complications. The " project, was implemented at a PACE (Program of All-Inclusive Care for the Elderly) facility to improve medication management, patient safety, and quality of life through structured deprescribing interventions. Methods: This quality project utilized tools such as MedStopper, Beers Criteria, and STOPP/START guidelines to identify and reduce PIMs over an 8–10-week period. The Knowledge-to-Action (KTA) Framework and the Plan-Do-Study-Act (PDSA) model guided implementation. Results: The deprescribing intervention led to significant improvement in medication management, patient outcomes, reduced medication burden, improved cognitive function, and decreased adverse drug events. Conclusion: Deprescribing is a valuable quality improvement method for managing polypharmacy in older adults. This project demonstrates that structured deprescribing can be effectively used in elderly care, aligning with the current Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS), 4Ms Framework to provide holistic, patient-centered care. Future efforts should focus on developing user-friendly deprescribing tools that integrate with electronic health records (EHRs), enhance provider training and awareness, continue research on long-term deprescribing outcomes, and improve accessibility for U.S. and international providers. I encountered several deprescribing programs currently available solely to Australian, New Zealand and Canadian residents.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».