Antipsychotic drug use in Canadian long-term care facilities: prevalence, and patterns following resident relocation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Data on antipsychotic use were collected in two Canadian long-term care (LTC) facilities. During the one-year study, residents in one facility were relocated to a new facility, allowing examination of the changes in antipsychotic use associated with relocation. METHOD: A comparative descriptive design was used. Pharmacy and chart data on antipsychotic use were gathered for three separate one-month periods during one year. Data were collected both in a facility experiencing relocation of all residents to a new facility, and in a facility not undergoing relocation. The three one-month data collection periods covered a one-month period before the relocation, immediately after the relocation, and six months after the relocation. RESULTS: In the facility not experiencing relocation, an average of 31.3% of all residents were receiving antipsychotics. Residents in this facility received antipsychotics for an average length of 0.81 years, and 20.8% of all antipsychotic prescriptions reflected dose reductions within six months of the start of the prescription. Only 8.1% of prescriptions had accompanying documentation on the behavioral indication for the use of antipsychotics. A total of 73.4% of all antipsychotics were 'atypical' antipsychotics, and 13.5% of all antipsychotic prescriptions were written as 'p.r.n.' (as needed). While the use of antipsychotics remained relatively constant in the non-relocation facility (between 30.3% and 33.1% of all residents), the percentage of residents receiving antipsychotics in the facility experiencing a relocation climbed significantly; from 21.5% six months before the move, to 32.6% immediately after the move, to 36.9% six months after the move. CONCLUSION: These findings, when compared with the U.S. standards on antipsychotic use (OBRA), suggest the need for additional research on antipsychotic use in Canadian LTC facilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».