Association between risk factors for injurious falls and new benzodiazepine prescribing in elderly persons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benzodiazepines are frequently prescribed to elderly patients' despite concerns about adverse effects leading to injurious falls. Previous studies have not investigated the extent to which patients with pre-existing risk factors for falls are prescribed benzodiazepines. The objective of this study is to assess if some of the risk factors for falls are associated with new benzodiazepine prescriptions in elderly persons. METHODS: Using provincial administrative databases, elderly Quebec residents were screened in 1989 for benzodiazepine use and non-users were followed for up to 5 years. Logistic regression models were used to evaluate potential predictors of new benzodiazepine use among patient baseline characteristics. RESULTS: In the 252,811 elderly patients who had no benzodiazepine prescription during the baseline year (1989), 174,444 (69%) never filled a benzodiazepine prescription and 78,367 (31%) filled at least one benzodiazepine prescription. In the adjusted analysis, several risk factors for falls were associated with statistically significant increases in the risk of receiving a new benzodiazepine prescription including the number of prescribing physicians seen at baseline (OR: 1.12; 95% CI 1.11-1.13), being female (OR: 1.20; 95% CI 1.18-1.22) or a diagnosis of arthritis (OR: 1.11; 95% CI 1.09-1.14), depression (OR: 1.42; 95% CI 1.35-1.49) or alcohol abuse (OR: 1.24; 95% CI 1.05-1.46). The strongest predictor for starting a benzodiazepine was the use of other medications, particularly anti-depressants (OR: 1.85; 95% CI 1.75-1.95). CONCLUSION: Patients with pre-existing conditions that increase the risk of injurious falls are significantly more likely to receive a new prescription for a benzodiazepine. The strength of the association between previous medication use and new benzodiazepine prescriptions highlights an important medication safety issue.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».