Development and use of a computer program to detect potentially inappropriate prescribing in older adults residing in Canadian long-term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inappropriate prescribing has been estimated to be as high as 40% in long-term care. The purpose of this study was to develop a computer program that identifies potentially inappropriate drug prescriptions and to test its reliability. METHODS: Potentially inappropriate prescriptions were identified based on modified McLeod guidelines. A database from one pharmacy servicing long-term care facilities in Ontario was utilized for this cross-sectional study. Prescription information was available for the 356 long-term care residents and included: the date the prescription was filled, the quantity of drug prescribed and the eight-digit drug identification number. The pharmacy database was linked to the computer-based program for targeting potential inappropriate prescriptions. The computer program's reliability was assessed by comparing its results to a manual search conducted by two independent research assistants. RESULTS: There was complete agreement between the computer and manual abstraction for the total number of potentially inappropriate prescriptions detected. In total, 83 potentially inappropriate prescriptions were identified. Fifty-three residents (14.9%) received at least one potentially inappropriate prescription. Of those, twenty (37.7%) received two potential inappropriate prescriptions and eight (15.1%) received 3 or more potential inappropriate prescriptions. The most common potential inappropriate prescriptions were identified as long-term use of non-steroidal anti-inflammatory agents and tricyclic antidepressants with active metabolites. CONCLUSION: A computer program can accurately and automatically detect inappropriate prescribing in residents of long-term care facilities. This tool may be used to identify potentially inappropriate drug combinations and educate health care professionals.
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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 ».