Drug—Drug Interactions in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To detect the frequency of potential drug-drug interactions (DDIs) in an outpatient group of elderly people in 6 European countries, as well as to describe differences among countries. DATA SOURCES AND METHODS: Drug use data were collected from 1601 elderly persons living in 6 European countries. The study population participated in a controlled intervention study over 18 months investigating the impact of pharmaceutical care. Potential DDIs were studied using a computerized detection program. RESULTS: The elderly population used on average 7.0 drugs per person; 46% had at least 1 drug combination possibly leading to a DDI. On average, there were 0.83 potential DDIs per person. Almost 10% of the potential DDIs were classified to be avoided according to the Swedish interaction classification system, but nearly one-third of them were to be avoided only for predisposed patients. The risk of subtherapeutic effect as a result of a potential DDI was as common as the risk of adverse reactions. Furthermore, we found differences in the frequency and type of potential DDIs among the countries. CONCLUSIONS: Potential DDIs are common in elderly people using many drugs and are part of a normal drug regimen. Some combinations are likely to have negative effects; more attention must be focused on detecting and monitoring patients using such combinations. As differences in potential DDIs among countries were found, the reasons for this variability need to be explored in further studies.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».