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 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 ».