Meta-analysis of the Impact of 9 Medication Classes on Falls in Elderly Persons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing recognition that the use of certain medications contributes to falls in seniors. Our objective was to update a previously completed meta-analysis looking at the association of medication use and falling to include relevant drug classes and new studies that have been completed since a previous meta-analysis. METHODS: Studies were identified through a systematic search of English-language articles published from 1996 to 2007. We identified studies that were completed on patients older than 60 years, looking at the association between medication use and falling. Bayesian methods allowed us to combine the results of a previous meta-analysis with new information to estimate updated Bayesian odds ratios (ORs) and 95% credible intervals (95% CrIs) RESULTS: Of 11 118 identified articles, 22 met our inclusion criteria. Meta-analyses were completed on 9 unique drug classes, including 79 081 participants, with the following Bayesian unadjusted OR estimates: antihypertensive agents, OR, 1.24 (95% CrI, 1.01-1.50); diuretics, OR, 1.07 (95% CrI, 1.01-1.14); beta-blockers, OR, 1.01 (95% CrI, 0.86-1.17); sedatives and hypnotics, OR, 1.47 (95% CrI, 1.35-1.62); neuroleptics and antipsychotics, OR, 1.59 (95% CrI, 1.37-1.83); antidepressants, OR, 1.68 (95% CrI, 1.47-1.91); benzodiazepines, OR, 1.57 (95% CrI, 1.43-1.72); narcotics, OR, 0.96 (95% CrI, 0.78-1.18); and nonsteroidal anti-inflammatory drugs, OR, 1.21 (95% CrI, 1.01-1.44). The updated Bayesian adjusted OR estimates for diuretics, neuroleptics and antipsychotics, antidepressants, and benzodiazepines were 0.99 (95% CrI, 0.78-1.25), 1.39 (95% CrI, 0.94-2.00), 1.36 (95% CrI, 1.13-1.76), and 1.41 (95% CrI, 1.20-1.71), respectively. Stratification of studies had little effect on Bayesian OR estimates, with only small differences in the stratified ORs observed across population (for beta-blockers and neuroleptics and antipsychotics) and study type (for sedatives and hypnotics, benzodiazepines, and narcotics). An increased likelihood of falling was estimated for the use of sedatives and hypnotics, neuroleptics and antipsychotics, antidepressants, benzodiazepines, and nonsteroidal anti-inflammatory drugs in studies considered to have "good" medication and falls ascertainment. CONCLUSION: The use of sedatives and hypnotics, antidepressants, and benzodiazepines demonstrated a significant association with falls in elderly individuals.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».