Polypharmacy of potentially addictive medication in the older persons—quantifying usage
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The use of restricted medications, for example, opioids, benzodiazepines (BZD), and z-hypnotics, in the older persons continues to increase. Little is known about usage practices or about the extent of polypharmacy within this group. The objectives of this study were (i) to describe polypharmacy and (ii) to develop a medication usage index (MUI) to quantify usage patterns. METHODS: Data for 2008 were obtained from the Norwegian Prescription Database containing all prescriptions filled in Norwegian pharmacies. The study population included people aged 70-89 years who filled prescriptions for weak opioids, strong opioids, anxiolytic BZD, hypnotic BZD, and/or z-hypnotics. A MUI was developed based on Anatomical Therapeutic Chemical codes, defined daily doses, Anatomical Therapeutic Chemical subgroups, and number of prescribers. RESULTS: Forty-two percent of elderly Norwegians filled at least one prescription in one of the medication subgroups in 2008. MUI Level 1 (least) usage was shown by 56.6% of users (23.8% of the general population), Level 2 by 29.7% (12.5%), Level 3 by 11.3% (4.8%), and Level 4 (most) by 2.4% (1.0%). People using strong opioids were the most likely to use other restricted medications. In addition, female participants had a higher MUI than did male participants, and older users higher than younger users. Cancer or palliative care patients attained twice the MUI points than did the others. CONCLUSIONS: Polypharmacy was found to be common within these restricted drug categories for the older persons. MUI provides a convenient approach to summarizing drug usage and will be useful in detecting trends and regional differences and determining the impact of interventions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».