Benzodiazepine utilization patterns in Alzheimer's disease patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benzodiazepines (BZD) are commonly prescribed in the elderly. Persons with dementia may be at a greater risk of adverse reactions of BZD such as cognitive impairment. OBJECTIVE: To assess the prevalence of BZD use in Alzheimer's disease patients and to examine patient and drug-characteristics associated with this use. DESIGN: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: Five thousand community-dwelling and institutionalized patients initiating a treatment with tacrine for a mild to moderate Alzheimer's disease and included in the tacrine-study (Paco cohort). MEASUREMENTS: Patient characteristics and BZD use recorded at the inclusion. MAIN OUTCOME: Use of BZD during the 3 months prior to inclusion. RESULTS: The 3-month prevalence of ever use of BZD was 20%. After controlling for age and gender, there was a non-significant inverse association between BZD use and a score of Mini-Mental Status Evaluation (MMSE) below 24 (OR: 0.88, 95% CI: 0.71-1.09), and significant inverse association with an increased number of chronic conditions (OR: 0.73, 95% CI: 0.58-0.91). Higher use of BZD was associated with higher level of overall drug consumption (OR: 2.3, 95% CI: 1.97-2.80). CONCLUSION: Alzheimer's disease patients are frequently prescribed BZD. A low score of MMSE (< 24) is associated with a decreased use of BZD. These results suggest important differences in BZD use patterns among persons with Alzheimer's disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».