Regional variation in the use of medications by older Canadians—a persistent and incompletely understood phenomena
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have previously reported on regional variability in medication consumption by older Canadians. In this study, we used longitudinal data to determine whether regional differences in commonly consumed medications persisted and to explore potential explanatory factors for observed differences. METHODS: We utilized data from the second phase of the Canadian Study of Health and Aging to assess the number, types, and variability of medications used between regions. Linear and logistic regressions (LRs) were used to predict the number of medications and the use of specific agents where significant regional variability was found to exist. RESULTS: There were significant regional differences in the number of medications consumed and in the prevalence of use of acetaminophen (p < 0.002), benzodiazepines (p < 0.020), nitrates (p = 0.040), and complementary and alternative medicines (CAMs; p < 0.020). The proportion of subjects using acetaminophen was highest in British Columbia (44.6%) and lowest in Quebec (27.3%). Benzodiazepine and nitrate consumption was highest in Quebec (35.9 and 19%, respectively) and lowest in the Praires (18.2%) and Atlantic Canada (6.6%). CAM use was highest in British Columbia (47.1%) and lowest in the Atlantic region (26.8%). Similar inter-regional differences had been found 5 years previously. There were no significant regional differences in the prevalence of hypertension, myocardial infarction, diabetes, arthritis/rheumatism, or depression. Region remained a significant explanatory variable for the number of medications and nitrate, benzodiazepine, and CAM use in our multivariate models. CONCLUSIONS: Regional differences in medication use persisted over the course of this longitudinal study. Much of the variability remains unexplained. The reasons for regional differences in consumption of drugs and their clinical significance should be addressed.
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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 ».