Prescribing of potentially inappropriate medications to elderly people
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence and predictors of medications deemed potentially inappropriate for the elderly among family physicians' patients aged 65 and older (seniors) taking multiple prescribed medications. METHODS: Forty-eight randomly selected family practices in 16 towns and cities in Southern Ontario, Canada and 889 of their senior patients were recruited into a randomized trial. We conducted a cross-sectional analysis of prescription insurance data from the provincial universal prescription insurance database over 12 months, from the 777 seniors who completed the trial and agreed to have their data released. The prevalence and patient and physician predictors of use of a potentially inappropriate medication (PIM), as defined by published widely accepted criteria, were examined. RESULTS: The median number of prescriptions filled was 24. Nearly one-fifth (16.3%) of the seniors received at least one prescription for a PIM, with short-acting benzodiazepine prescriptions for longer than 30 days (6.4%) and oxybutynin (3.7%) being the types prescribed most frequently. In univariate and multiple variable analyses, women were found to be statistically significantly more likely to be prescribed a PIM (adjusted OR = 1.6; 95% confidence interval = 1.0-2.4). Age, education, self-rated health, number of health conditions, and number of prescriptions were not associated with PIM use. Physician gender, family medicine certification status, and time since graduation were not significantly associated with PIM prescribing. CONCLUSIONS: Prescribing of PIMs, especially of short-acting benzodiazepines was common in seniors taking multiple medications. Interventions to reduce use of PIM, especially long-term benzodiazepines, are important in primary care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».