Safety Assessment of Potentially Inappropriate Medications Use in Older People and the Factors Associated with Hospital Admission
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Potentially Inappropriate Medications (PIM) use in elderly people may be responsible for the development of Adverse Drug Reaction (ADR) which, when severe, leads to hospital admissions. OBJECTIVES: to estimate the prevalence of elderly who had used PIM before being admitted to hospital admission and to identify the risk factors and the hospitalizations related to ADR arising from PIM. METHODS: A descriptive and cross-sectional study was performed in the internal medicine ward of a teaching hospital (Brazil), in 2008. With the aid of a validated form, patients aged ≥ 60 years, with length of hospital stay ≥ 24 hours, were interviewed about drugs taken prior to the hospital admission and the complaints/reasons for hospitalization. RESULTS: 19.1% (59/308) of older patients had taken PIM before hospital admission and in 4.9%; there were a causal relation between the PIM taken and the complaint reported. PIM responsible for admissions were: amiodarone, amitriptyline, cimetidine, clonidine, diazepam, digoxin, estrogen, fluoxetine, lorazepam, short-acting nifedipine and propranolol. 47.0% of the clinical manifestations of PIM-related ADR were: dizziness, fatigue, digoxin toxicity and erythema. Only polypharmacy was detected as a risk factor for the occurrence of ADR of PIM (p = 0.02). CONCLUSION: PIM use in elderly people is not a risk factor for ADR-related hospital admission. Probably, severe ADR, which lead to hospitalizations of older people, can be explained by idiosyncratic response or the predisposition of these patients to develop adverse drug events, whether or not drugs are classed as PIM.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».