MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1692871678 · doi:10.1186/1471-2296-3-9

Long term benzodiazepine use for insomnia in patients over the age of 60: discordance of patient and physician perceptions

2002· article· en· W1692871678 sur OpenAlexafffundabout
Leevin Mah, Ross Upshur

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineInsomniaContext (archaeology)Likert scaleFamily medicineBenzodiazepinePerceptionCross-sectional studyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to determine and compare patients' and physicians' perceptions of benefits and risks of long term benzodiazepine use for insomnia in the elderly. METHODS: A cross-sectional study (written survey) was conducted in an academic primary care group practice in Toronto, Canada. The participants were 93 patients over 60 years of age using a benzodiazepine for insomnia and 25 physicians comprising sleep specialists, family physicians, and family medicine residents. The main outcome measure was perception of benefit and risk scores calculated from the mean of responses (on a Likert scale of 1 to 5) to various items on the survey. RESULTS: The mean perception of benefit score was significantly higher in patients than physicians (3.85 vs. 2.84, p < 0.001, 95% CI 0.69, 1.32). The mean perception of risk score was significantly lower in patients than physicians (2.21 vs. 3.63, p < 0.001, 95% CI 1.07, 1.77). CONCLUSIONS: There is a significant discordance between older patients and their physicians regarding the perceptions of benefits and risks of using benzodiazepines for insomnia on a long term basis. The challenge is to openly discuss these perceptions in the context of the available evidence to make collaborative and informed decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Family PracticeMême sujetSleep and related disordersTravaux en français237 207