Potentially inappropriate medication use at ambulatory care visits by elderly patients covered by National Health Insurance in Korea
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Potentially inappropriate medication (PIM) use is an important and preventable safety concern in the care of elderly patients and has been associated with adverse drug reactions, hospitalization, and mortality. Although PIM use for the elderly is a common and serious public health issue worldwide, there are few studies examining PIM use in the ambulatory care setting in Korea. METHODS: To examine the prevalence and risk factors of PIM use from ambulatory care visits by elderly patients covered by National Health Insurance (NHI) in Korea, the nationwide prescription claims data of elderly patients' ambulatory care visits in 2006 were analyzed. RESULTS: Potentially inappropriate prescriptions were identified using extensive criteria that included Beers', Zhan's, and Canadian criteria. In 2006, 3,770,978 elderly patients received 40,995,267 prescriptions. 36.7% of the total prescriptions for elderly patients who visited ambulatory care clinics were identified as PIM use. Findings in this study indicated that the strongest risk factors for PIM prescriptions were the number of drugs prescribed and visit characteristics. CONCLUSION: Therefore, it is necessary to develop the explicit criteria of PIM prescription in Korea that can be included in the Drug Utilization Review (DUR) system, which is expected to lead to more appropriate and judicious prescribing.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».