The Quality of Antipsychotic Drug Prescribing in Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prescribing of antipsychotic drugs has been increasing in nursing homes (NHs) since the availability of second-generation antipsychotic agents, also known as the atypicals, but there is little information on the appropriateness of such prescribing. METHODS: A retrospective analysis using the nationally representative data set of the Medicare Current Beneficiary Survey merged to Minimum Data Sets assessments, medication administration records, and Medicare claims. We identified a sample of 2.5 million Medicare beneficiaries in NHs during 2000-2001 (unweighted n = 1096) to assess prevalence of antipsychotic use, rates of adherence to NH prescribing guidelines, and changes in behavioral symptoms. RESULTS: Approximately 693 000 (unweighted n = 302), or 27.6%, of all Medicare beneficiaries in NHs received at least 1 prescription for antipsychotics during the study period: 20.3% received atypicals only; 3.7%, conventionals only; and 3.6%, both atypicals and conventionals. Less than half (41.8%) of treated residents received antipsychotic therapy in accordance with NH prescribing guidelines. One (23.4%) in 4 patients had no appropriate indication, 17.2% had daily doses exceeding recommended levels, and 17.6% had both inappropriate indications and high dosing. Patients receiving antipsychotic therapy within guidelines were no more likely to achieve stability or improvement in behavioral symptoms than were those taking antipsychotics outside the guidelines. CONCLUSIONS: This study detected the highest level of antipsychotic use in NHs in over a decade. Most atypicals were prescribed outside the prescribing guidelines and for doses and indications without strong clinical evidence. Failure to detect positive relationships between behavioral symptoms and antipsychotic therapy raises questions about the appropriateness of prescribing.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».