Variation in benzodiazepine and antipsychotic use in people aged 65 years and over in New Zealand.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine the variation in the dispensing of antipsychotic and benzodiazepine medicines in the elderly (aged 65+) across New Zealand. METHODS: Data drawn from the New Zealand Pharmaceutical Collection for the New Zealand Atlas of Healthcare Variation was used to establish a regression model to examine dispensing rates by age, gender, district health board (DHB) of domicile and aged residential care usage rates over a 4 year period 2008/09 to 2011/12. RESULTS: On average 24 per 1000 people aged 65+ in New Zealand were dispensed an antipsychotic in any given quarter. Benzodiazepine dispensing rates were even higher, at 109 per 1000 aged 65+. Both rates climbed steeply with age, were higher in females, and had a 1.6 to 1.8 fold variation across DHBs. Rates did not vary significantly with rest home and private hospital residential care usage, but antipsychotic rates appeared related to the use of psychogeriatric and dementia beds. CONCLUSION: Given the evident harms associated with the use of antipsychotic and benzodiazepine medicines in the elderly, and the relatively poor efficacy of antipsychotics in dementia care, prescribing of these medicines should be reassessed. DHBs should examine the causes of the high rates in their area and design interventions to reduce the rates.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».