Antipsychotics in dementia - mortality risks and strategies to reduce prescribing
Notice bibliographique
Résumé
For the UK, the first governmental warning about prescribing antipsychotics in dementia came as a safety briefing in 2004 alerting clinicians to the risks of stroke with two of the atypical antipsychotics.1 Meanwhile, meta-analytic evidence was accumulating across the pond pointing not only to increased risk of stroke but also sedation, urine infections, parkinsonism and cognitive deterioration.2 It was these concerns that led the Department of Health to commission a report from Professor Sube Banerjee on the use of antipsychotics in dementia.3 Published as ‘Time for Action’ in October 2009, Banerjee's detailed review of the RCT literature concluded that, for treatments between 6 and 12 weeks, there was minimal evidence for improvement in global behavioural disturbance (effect size range 0.1–0.2),2 but an increased absolute mortality risk of 1% (NNH 100 (95% CI 50 to 250)).4 Banerjee applied these statistics to the available figures for UK prevalence of antipsychotic prescribing in people with dementia, and calculated the staggering headline figure of 1800 deaths being directly related to these drugs every year.3 However, as acknowledged (if not emphasised) by Banerjee, this alarming figure appears to be a highly conservative underestimate. First, the literature suggests that the prescribing of antipsychotics in dementia continues way beyond the 10–12 weeks used in Banerjee's equation. For example, one small American study (n=58) found a mean prescription length of 16.5 months (median 9 months).5 These findings were replicated in a larger Canadian study in care homes (n=1017) where mean prescription length was 1.02 years (median 34 weeks).6 If the risk of death is cumulative (and linear), and we adopt 34 weeks as an average antipsychotic prescription length then a crude multiplication of Schneider's 1% absolute risk of death gives a new NNH of 33. Applying this in turn to …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».