Potential Drug—Disease Interactions in Frail, Hospitalized Elderly Veterans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drugs can improve quality of life for many older people, but they may cause adverse health outcomes (eg, drug-disease interactions) if used inappropriately. OBJECTIVE: To determine the prevalence of potential drug-disease interactions as defined by explicit criteria and examine associations between sociodemographic and health status variables and potential drug-disease interactions. METHODS: The study design was cross-sectional. We evaluated 397 frail elderly inpatients from the Geriatric Evaluation and Management trial conducted at 11 Veterans Affairs Medical Centers. Drug-disease interactions were defined using explicit criteria from consensus expert panels of geriatricians from the US and Canada. RESULTS: Overall, 159 (40.1%) patients had one or more potential drug-disease interaction. The most common potential interactions were calcium-channel blockers and heart failure (12.3%) and beta-blockers and diabetes (6.8%). Multivariable logistic regression analyses revealed that age > or =75 years (adjusted OR 2.43; 95% CI 1.52 to 3.88), being married (adjusted OR 1.77; 95% CI 1.11 to 2.82), comorbidity index defined by Charlson method (adjusted OR 1.19; 95% CI 1.05 to 1.34), and use of multiple prescription drugs (5-8: adjusted OR 4.17; 95% CI 1.96 to 8.88, > or =9: adjusted OR 9.22; 95% CI 4.26 to 19.95), were significantly (p < 0.05) associated with having one or more potential drug-disease interaction. CONCLUSIONS: Potential drug-disease interactions are common in hospitalized elderly patients and are related to specific sociodemographic and health status factors. Further research is needed to examine the relationship between health outcomes and drug-disease interactions.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».