Psychotropic Medication Use in Canadian Long-Term Care Patients Referred for Psychogeriatric Consultation
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: BACKGROUND AND PUSPOSE: Prior studies have shown a high prevalence of psychotropic medication use among patients residing in long-term care homes (LTCHs). The purpose of this study was to examine psychotropic medication use by LTCH patients in a metropolitan Canadian city referred to outreach teams for psychiatric assessment. METHODS: A retrospective review of charts from specialized psychogeriatric outreach teams serving a large metropolitan city in Canada was undertaken. Data from 68 charts were reviewed. Data were analyzed using descriptive and correlational statistics. RESULTS: Antipsychotic medications were the most frequent drugs prescribed to patients referred for psychogeriatric assessment (55.9%), followed by antidepressants (50.0%), cognitive enhancers (44.1%) and benzodiazepines (29.4%). More than a quarter of patients (26.5%) were on three psychotropic medications. Medications were adjusted in 35.3% of cases mostly resulting in dose increases. Only 5.9% of patients had their medication dose reduced. CONCLUSIONS: This preliminary exploratory study suggests that patients referred to specialized outreach teams may be a difficult-to-treat population. Further studies are required to establish effective prescribing practices and service delivery models.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».