The Essential and Potentially Inappropriate Use of Antipsychotics across Income Groups: An Analysis of Linked Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the essential and potentially inappropriate use of antipsychotics across income groups. METHOD: Linked health, pharmaceutical use, and income data from British Columbia were analyzed to examine antipsychotic use in 2 study cohorts. In the first cohort, the essential use of antipsychotics was assessed among adults who had a recorded diagnosis of schizophrenia in a 2-year period, 2004-2005. In the second cohort, potentially inappropriate use of antipsychotics was examined in people with no recorded diagnosis of schizophrenia or bipolar disorders in 2004-2005. The second cohort was also composed exclusively of seniors with a dementia-related diagnosis who are either in long-term care or living in the community. Income-related differences in antipsychotic use in these 2 cohorts were assessed using logistic regression, controlling for health and sociodemographic characteristics known to influence medicine use. RESULTS: Among adults, the prevalence of essential antipsychotic use was high (85%), with higher odds of use evident among those in the middle-income group. Among seniors, the prevalence of potentially inappropriate antipsychotic treatment is 23%, with prevalence higher in long-term care (56%) than in the community (13%). No income-related differences were found in long-term care; however, in the community, higher odds of use were found in low-income seniors. CONCLUSION: People from low-income households have slightly lower levels of essential antipsychotic use and are more likely to receive potentially inappropriate antipsychotic treatment.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».