少是多:优化药物治疗,改善住院老年人的护理连续性 (LIMONCELLO):一个集群随机对照试验的研究协议
Sjacky Cooijmans1, Eline M C Engelen2,3, Stéphanie C M Wuyts4
1Department of Pharmacy, Pharmacology and Toxicology, Radboud University Medical Center, Mailbox 9101, Geert Grooteplein-Zuid 10, (Route Number 456), 6500 HB, Nijmegen, The Netherlands. sjacky.cooijmans@radboudumc.nl.
这项研究评估了过渡性多学科药物治疗护理 (TMPC) 以减少老年患者的与药物相关的再入院 (DRA). 该干预成功地针对高危人群,旨在提高药物安全性和减少住院治疗.
科学领域:
- 老年医学 老年医学
- 临床药房 临床药房
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 在老年人中,多药性药物显著增加了不良健康结果的风险,包括可以预防的住院治疗.
- 与毒品相关的再录取 (DRAs) 是一个主要问题,其中很大一部分可能通过有针对性的干预措施来预防.
- 专注于药物审查,多学科合作,过渡性护理和高风险患者选择的多组件干预措施在减少DRA方面表现有前途.
研究的目的:
- 评估过渡性多学科药物治疗护理 (TMPC) 对高风险老年住院患者群体中与药物相关的再入院 (DRA) 的影响.
- 评估一项旨在优化药物治疗和老年人护理连续性的新型多组分干预措施的有效性.
- 研究与常规护理相比,与TMPC相关的成本效益,生活质量和死亡率.
主要方法:
- 一个集群随机对照试验 (LIMONCELLO) 涉及70岁及以上的多药患者,并通过预测模型确定了DRA风险增加的患者.
- 干预组接受了TMPC,包括药物治疗分析,多学科讨论,患者采访与共享决策,以及详细的释放信.
- 对照组接受了通常的护理. 主要结局是出院后30天内患有DRA的患者比例.
主要成果:
- 这项研究正在进行中;主要和次要结果数据尚未提供.
- 使用基于证据的预测模型选择高风险患者是关键的方法特征.
- TMPC干预的多组件性质旨在解决老年人中复杂的药物管理问题.
结论:
- 该研究的新奇之处在于其有针对性的方法,选择高风险患者进行密集的,多组件的过渡期护理干预.
- 通过将风险预测与全面的药物治疗策略相结合,这项研究旨在进一步了解有效的TMPC干预措施.
- 预计这些发现将为改善多药治疗的住院老年患者的临床结果和成本效益提供有价值的见解.
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