Comorbidity of chronic disease and potential treatment conflicts in older people dispensed antidepressants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: the study aimed to examine the prevalence of comorbidity, the prescribing of potentially inappropriate medications and treatment conflicts in a large sample of older people who have been dispensed an antidepressant medicine. METHODS: a cross-sectional study of administrative claims data from the Department of Veterans' Affairs, Australia, 1 April-31 July 2007, of veterans aged > or =65 years was conducted. Comorbidities determined using the pharmaceutical-based comorbidity index, Rx-Risk-V. Concomitant medicines that may be potentially inappropriate for patients with depression and areas of treatment conflicts were determined from Australian clinical guidelines or reference compendia. RESULTS: a total of 39,695 subjects were included, with a median of 5 comorbid conditions (inter-quartile range 3-6). Ninety percent of medicine use was attributed to the treatment of comorbid conditions. Eighty-seven percent of the study cohort was identified as having at least one comorbid condition that may cause a potential treatment conflict when an antidepressant is used. Those conditions of most concern included cardiovascular diseases, anxiety disorders, arthritis or pain management and osteoporosis. CONCLUSION: we observed a high level of potentially inappropriate prescribing and treatment conflicts that may arise when caring for older patients dispensed an antidepressant with comorbidity. These have the potential to place a large number of older people with depression at increased risk for adverse events.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».