From pharmaco-therapy to pharmaco-prevention: trends in prescribing to older adults in Ontario, Canada, 1997-2006
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The developed world is undergoing a demographic transition with greater numbers of older adults and higher rates of chronic disease. Most elder care is now provided by primary care physicians, who prescribe the majority of medications taken by these patients. Despite these significant trends, little is known about population-level prescribing patterns to primary care patients aged 65+. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study to examine 10-year prescribing trends among family physicians providing care to patients aged 65+ in Ontario, Canada. RESULTS: Both crude number of prescription claims and prescription rates (i.e., claims per person) increased dramatically over the 10-year study period. The greatest change was in prescribing patterns for females aged 85+. Dramatic increases were observed in the prescribing of preventive medications, such as those to prevent osteoporosis (+2,347%) and lipid-lowering agents (+697%). And lastly, the number of unique classes of medications prescribed to older persons has increased, with the proportion of older patients prescribed more than 10 classes of medications almost tripling during the study period. CONCLUSIONS: Prescribing to older adults by family physicians increased substantially during the study period. This raises important concerns regarding quality of care, patient safety, and cost sustainability. It is evident that further research is urgently needed on the health outcomes (both beneficial and harmful) associated with these dramatic increases in prescribing rates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».