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Enregistrement W2101488385

Medication-related emergency department visits and hospitalizations among older adults.

2014· article· en· W2101488385 sur OpenAlexaffabout
Imaan Bayoumi, Brian Hutchison, Anne Holbrook

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentEmergency medicineAdverse effectAmbulatoryDrugMEDLINEFamily medicineMedical emergencyInternal medicinePharmacologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify medications that have a high risk of adverse drug effects (ADEs) among seniors, using data from publicly available administrative databases. DESIGN: Cross-sectional study using the Discharge Abstracts Database (DAD) (which contains data on acute care institutions in all provinces and territories except Quebec), the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) (which contains data on emergency department [ED] visits in Ontario), and the IMS Brogan database Canadian CompuScript. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: Adults 65 years of age and older with diagnostic codes for drugs, medicaments, and biologic substances causing adverse effects in therapeutic use. MAIN OUTCOME MEASURES: Adverse drug events from 2006 to 2008 associated with hospitalizations and ED visits among adults 65 years of age and older were identified by the DAD and the NACRS. The medications most frequently prescribed by primary care providers in 2008 were identified using data from Canadian CompuScript. RESULTS: From 2006 to 2008, the DAD identified 92 141 ADEs among older adults, and the NACRS identified 23 845 ADEs among older adults in Ontario EDs, which represented 2.9% of inpatients and 0.8% of ED patients (21.5% of whom were admitted to hospital). Drugs implicated in the DAD ADEs included anticoagulants (15.4%), antineoplastic agents (10.6%), opioids (9.2%), and nonsteroidal anti-inflammatory drugs (6.5%); drugs included in the ADEs of ED visits were anti-infective agents (15.9%), anticoagulants (14.2%), antineoplastic agents (9.6%), and opioids (7.3%). CONCLUSION: Among older adults, the drug classes most often associated with causing harm in the hospital setting and occurring out of proportion to the frequency prescribed were anticoagulants, opioids, antibiotics, and cardiovascular drugs. Thus, these drug classes should be the focus of quality improvement efforts in primary care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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