Neuroleptic drug use in long-term care: An inappropriate panacea?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increasing evidence about the inappropriate use of medications by older people, there is very little published evidence about the control and monitoring of neuroleptic drugs used in nursing homes. As others have indicated, this is all the more worrying when set in the context of the paucity of research on nursing home care and the trend to replace registered nurses with untrained care assistants. In the United States, legislation in the form of the Nursing Home Reform Act (OBRA 1987) was introduced, in part, to regulate the prescribing and administration of neuroleptic (antipsychotic) drugs. No such legislation exists in Canada or the United Kingdom. In the case of the latter jurisdiction, the recent Royal Commission on Long-Term Care for older people (The Stationery Office, 1999) has recommended a national care commission to monitor care, and set assessment and quality benchmarks. In Canada this debate has not even begun, and the purpose of this paper is not to ignite controversy, but to raise questions about the use of these drugs with nursing home residents. Voluntary guidelines and education of physicians, nurses and care attendants would be infinitely better than legislation. In the meantime, we need research to address the following questions: For what reasons should these drugs be given to older people? Are these drugs being used appropriately? Is the risk of side-effects too great with these drugs? Are the numbers and type of staff employed in nursing homes adequate/qualified to detect and report side-effects? How well do these drugs manage the behaviours they are given to control? Are they being used as chemical restraints or to make the older person compliant? Are the so-called ‘atypical’ neuroleptic drugs any better? What we offer in this article is background information that might encourage others to not only review their practice but also to address these questions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».