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Enregistrement W2106573994 · doi:10.2217/ahe.13.14

Cognitive Risks of Anticholinergics in the Elderly

2013· article· en· W2106573994 sur OpenAlexaff
Philip Gerretsen, Bruce G. Pollock

Notice bibliographique

RevueAging Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnticholinergicMedicineAnticholinergic agentsDrugIntensive care medicinePsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many drugs commonly prescribed to the elderly have anticholinergic properties. Due to the current clinical use of drugs with mild-to-modest anticholinergic activity, the clinical manifestations of anticholinergic toxicity are likely to be nonspecific (e.g., cognitive impairment) and reflect the effects of cumulative anticholinergic burden. Age-associated physiological and pharmacokinetic changes increase anticholinergic drug effects in later life. Those with cognitive impairment and neurodegeneration are particularly susceptible to anticholinergic toxicity. Recent findings suggest that chronic anticholinergic burden may hasten or contribute to a neurodegenerative process. APOE ε4 carrier status may be a genetic risk factor for vulnerability to negative anticholinergic effects. There is no clinically available laboratory test to assess anticholinergic levels. Clinicians need to be cognizant of anticholinergic risks in later life. The use of clinical scales (e.g., Anticholinergic Drug Scale) and consensus guidelines (e.g., Revised Beers Criteria) may be helpful.

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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,315

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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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