Chronic condition comorbidity and multidrug therapy in general practice populations: a cross-sectional linkage study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study investigated (1) the association between comorbidity and multidrug prescribing compared with the index condition, and (2) the association between vascular comorbidity and non-vascular condition key drug prescribing. DESIGN: Cross-sectional study linking anonymised computer consultations with prescription records for a 2-year time period. SETTING: 11 general practices in North Staffordshire, England. PARTICIPANTS: Study groups aged 40 years and over (N=12 875). Within six conditions, comorbid group with the other five conditions was compared with an 'alone' group without them. Additionally, how the 'vascular' (one of diabetes, cardiovascular disease and cerebrovascular disease) comorbidity influenced chronic obstructive pulmonary disease (COPD), osteoarthritis (OA) or depression drug prescribing was investigated. OUTCOME MEASURES: Based on the British National Formulary, five main drug chapters constituted a measure of drug counts, with low count as 2 or less and high multidrug count as 3 or more. Key drugs prescribed for COPD, OA and depression were derived from guidelines. RESULTS: The adjusted associations between the comorbid groups and higher multidrug count compared with their respective 'alone' group were: odds ratio (OR) 7.1 (95% CI 5.6 to 9.0) for depression, OR 5.4 (95% CI 4.6 to 6.3) for cardiovascular disease, OR 3.7 (95% CI 2.8 to 5.0) for cerebrovascular disease, OR 3.6 (95% CI 3.1 to 4.3) for OA, OR 3.5 (95% CI 3.0 to 4.2) for diabetes and OR 3.2 (95% CI 2.6 to 4.0) for COPD. In COPD, vascular comorbidity was associated with a significant reduction in key COPD drug treatments (adjusted OR 0.6 (95% CI 0.4 to 0.8). In depression, vascular comorbidity was associated with a reduction in key depression drug treatments (OR 0.6 (95% CI 0.4 to 0.7)). CONCLUSIONS: Our findings show that multidrug prescribing for different body systems is higher with comorbidity and may be associated with lower likelihood of prescribing for specific conditions. Further research is required on whether multidrug prescribing influences the outcomes of care for chronic conditions.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».