Use of Inappropriate Prescription Drugs by Older People
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence and predictors of inappropriate drug prescribing defined by expert national consensus panel drug utilization review criteria for community-dwelling older people. DESIGN: Survey. SETTING: Five adjacent urban and rural counties in the Piedmont area of North Carolina. PARTICIPANTS: A stratified random sample of participants from the fourth (n = 3,234) and seventh (n = 2,508) waves of the Duke Established Populations for Epidemiological Studies of the Elderly. MEASUREMENTS: The prescribing appropriateness for digoxin, calcium channel blockers, angiotensin-converting enzyme inhibitors, histamine(2) receptor antagonists, nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs), benzodiazepines, antipsychotics, and antidepressants as determined by explicit criteria (through Health Care Financing Administration expert consensus panel drug utilization review criteria for dosage, duplication, drug-drug interactions and duration, and U.S. and Canadian expert consensus panel criteria for drug-disease interactions). Multivariable analyses, using weighted data adjusted for sampling design, were conducted to assess the association between inappropriate prescribing and demographic, health-status, and access-to-healthcare factors cross-sectionally and longitudinally. RESULTS: We found that 21.0 of the fourth wave and 19.2 of the seventh wave participants who used one or more agents from the eight drug classes had one or more elements identified as inappropriate. The therapeutic classes with the most problems were benzodiazepines and NSAIDs. The most common problems were with drug-disease interactions and duration of use. Longitudinal multivariable analyses found that participants who were white (adjusted odds ratio (AOR) = 1.67, 95 confidence interval (CI) = 1.28-2.17), were married (AOR = 1.40, 95% CI = 1.01-1.93), had arthritis (AOR = 1.74, 95% CI = 1.27-2.38), had one or more physical function disabilities (AOR = 1.42, 95% CI = 1.02-1.96), and had inappropriate drugs prescribed at wave 4 (AOR = 6.87, 95% CI = 5.11-9.22) were more likely to have inappropriate prescribing at wave 7. CONCLUSION: These results indicate that inappropriate prescribing is common among community-dwelling older people and persists over time. Longitudinal studies in older people are needed to examine the impact of inappropriate drug prescribing on health-related outcomes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».