Health Survey Data on Potentially Inappropriate Geriatric Drug Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have suggested that elderly patients do not always use medications appropriately. Investigations that have relied on prescription claim databases or clinical records focus on acquisition or prescription, and hypotheses must be made to assess actual consumption. Population survey data constitute an alternative way to study inappropriate use. OBJECTIVE: To estimate the prevalence of potentially inappropriate use of medications in elderly patients in Québec based on self-reported use. METHODS: Using a cross-sectional, general population, health survey in which self-reported medication use in the 2 days prior to the survey was recorded, we estimated the prevalence of inappropriate medication use in elderly patients (≥65 y old) who responded. Two sets of published criteria were used to define inappropriate use: one to assess use of inappropriate drugs, and another to assess concomitant duplications and potential interactions. RESULTS: Of the 3400 patients surveyed, 6.5% had used ≥1 inappropriate drugs, 2.5% had ≥1 occurrences of potentially inappropriate duplication of medications, and 2.7% had ≥1 potential medication interactions. Concomitant use of at least 2 benzodiazepines was reported by 8.5% of respondents using these drugs. Use of ≥1 long-acting benzodiazepines was reported by 4.2% of the sample. CONCLUSIONS: Population health surveys are a useful tool for detecting potentially inappropriate medication use in the elderly. In particular, the high prevalence of inappropriate use of benzodiazepines signals a need for improved detection and intervention in this group. TRANSFONDO: Existen estudios que demuestran que los ciudadanos viejos no siempre usan sus medicamentos adecuadamente. Estudios basados en los bancos de datos de los reclamos de prescripción o expedientes clínicos se hacen a base de la adquisición o prescripción de medicamentos. De estos se crean hipótesis para estimar el consumo real de medicamentos. Una manera alterna de realizar estudios sobre el uso inapropiado de medicamentos lo es a través de datos obtenidos de encuestas poblacionales.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».