Improvement of inappropriate prescribing and adverse drug withdrawal events after admission to long‐term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objectives of this study were to determine whether medications, particularly inappropriate prescribing, would be reduced after admission to long‐term care facilities, and whether adverse drug withdrawal events (ADWEs) would occur in relation to discontinuation of medications. Methods: The study consists of a retrospective survey using medical chart review in five health service facilities for the elderly in Japan. All the patients who were admitted to the facilities between January 2001 and December 2002 (N = 627) were participants in the study. Medications taken on admission, at 1 month and 3 months after admission, and events (significant worsening of the disease status, accidents, new symptoms and signs, and other acute events) during a 3‐month period were recorded. Inappropriate prescribing was determined using Beers’ criteria with some modification. ADWEs were determined using the Naranjo causality algorithm. Results: On admission, the patients were taking 3.5 ± 2.5 (mean ± SD) drugs. One month later, the number of prescribed drugs was decreased by 17% (P < 0.01 vs on admission), but did not show an additional reduction 3 months later. Inappropriate prescribing was found in 10% of the patients taking drugs on admission, but the number of inappropriately prescribed medications was reduced by 33% after 1 month. Of 105 events recorded, only five (2% of the patients with drug reduction) were considered ADWEs; three cases of confusion, a case of depression, and a case of hyperglycemia, following discontinuation of psychotropic drugs, antidepressants and a sulfonylurea, respectively. Conclusion: Adverse drug withdrawal events were not frequent despite the significant reduction of medications after admission to long‐term care facilities. This might be because the rate of reduction was relatively high for inappropriately prescribed medications.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».