Atypical antipsychotic drug use and falls among nursing home residents in Winnipeg, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to assess whether atypical antipsychotic drug (AAD) use is associated with increased risk of falling among older (≥65 years) nursing home (NH) residents. METHODS: We conducted a nested case-control study using Resident Assessment Instrument Minimum Data Set 2.0 (RAI-MDS(©)) for NHs to identify falls, and population-based administrative healthcare databases to measure drug use and other study covariates. Cases (n = 626) were NH residents in Winnipeg, Canada, who had a fall between 1 April 2005 and 31 March 2007, and were matched to four controls on age, sex, and length of NH stay (n = 2388). RESULTS: While the odds of falling were statistically greater for AAD users versus nonusers (OR = 1.6, 95% CI 1.1-2.3), this association was type and dose dependent. Compared to nonusers, the odds of falling were greater for high-dose (>150 mg/day) quetiapine users and for high-dose (>2 mg/day) risperidone users. On the other hand, olanzapine (regardless of dose), low-dose quetiapine, and low-dose risperidone use were not associated with increased fall risk. Furthermore, the effect of AAD use, in general, on the risk of falling was significantly greater for people with wandering problems (OR = 1.8, 95% CI 1.1-3.1). CONCLUSIONS: Our findings suggest greater risk of falling with high-dose quetiapine use and with high-dose risperidone use among NH residents. In addition, the effect of AAD use was greater for people who frequently wander. Further research is needed to confirm these findings, and to address other important unanswered questions about the safest dose and duration of AAD use.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».