Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive prescribing of antipsychotic therapy is a concern owing to their potential to cause serious adverse events. We explored variation in the use of antipsychotic therapy across nursing homes in Ontario, Canada, and determined if prescribing decisions were based on clinical indications. METHODS: A point-prevalence study of antipsychotic therapy use in 47 322 residents of 485 provincially regulated nursing homes in December 2003. Facilities were classified into quintiles according to their mean antipsychotic prescribing rates. Residents were grouped into those with a potential clinical indication or no identified clinical indication for antipsychotic therapy. RESULTS: A total of 15 317 residents (32.4%) were dispensed an antipsychotic agent. The mean rate of antipsychotic prescribing by home ranged from 20.9% in the quintile of facilities with the lowest mean prescribing rates (quintile 1) to 44.3% in facilities with the highest mean prescribing rates (quintile 5). Compared with individuals residing in nursing homes with the lowest mean antipsychotic prescribing rates, those residing in facilities with the highest rates were 3 times more likely to be dispensed an antipsychotic agent (adjusted odds ratio [AOR], 3.0; 95% confidence interval [CI], 2.74-3.19). Similar rates were observed among residents with psychoses with or without dementia (AOR, 2.7; 95% CI, 2.35-3.09) and residents without psychoses or dementia (AOR, 2.9; 95% CI, 2.19-3.81) who had no identifiable indication for an antipsychotic therapy. CONCLUSION: Residents in facilities with high antipsychotic prescribing rates were about 3 times more likely than those in facilities with low prescribing rates to be dispensed an antipsychotic agent, irrespective of their clinical indication.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».