Potentially inappropriate prescriptions for older patients in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inappropriate medication use is a major healthcare issue for the elderly population. This study explored the prevalence of potentially inappropriate prescriptions (PIPs) in long-term care in metropolitan Quebec. METHODS: A cross sectional chart review of 2,633 long-term care older patients of the Quebec City area was performed. An explicit criteria list for PIPs was developed based on the literature and validated by a modified Delphi method. Medication orders were reviewed to describe prescribing patterns and to determine the prevalence of PIPs. A multivariate analysis was performed to identify predictors of PIPs. RESULTS: Almost all residents (94.0%) were receiving one or more prescribed medication; on average patients had 4.8 prescribed medications. A majority (54.7%) of treated patients had a potentially inappropriate prescription (PIP). Most common PIPs were drug interactions (33.9% of treated patients), followed by potentially inappropriate duration (23.6%), potentially inappropriate medication (14.7%) and potentially inappropriate dosage (9.6%). PIPs were most frequent for medications of the central nervous system (10.8% of prescribed medication). The likelihood of PIP increased significantly as the number of drugs prescribed increased (odds ratio [OR]: 1.38, 95% confidence interval [CI]: 1.33-1.43) and with the length of stay (OR: 1.78, CI: 1.43-2.20). On the other hand, the risk of receiving a PIP decreased with age. CONCLUSION: Potentially inappropriate prescribing is a serious problem in the highly medicated long-term care population in metropolitan Quebec. Use of explicit criteria lists may help identify the most critical issues and prioritize interventions to improve quality of care and patient safety.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».