Use of fall risk increasing drugs in residents of retirement villages: a pilot study of long term care and retirement home residents in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls continue to be a problem for older people in long-term care (LTC) and retirement home (RH) settings and are associated with significant morbidity and health care use. Fall-risk increasing drugs (FRIDs) are known to increase fall risk and represent modifiable risk factors. There are limited data regarding the use of FRIDs in contemporary LTC and RH settings, and it has not been well documented to what extent medication regimens are reviewed and modified for those who have sustained falls. The objective of this study is to characterize medication related fall risk factors in LTC and RH residents and on-going use of medications known to increase fall risk. METHODS: Retrospective chart review of residents aged >65 who sustained one or more falls living in LTC or RH settings. RESULTS: 105 residents who fell one or more times during 2009-2010 were identified with a mean age of 89 years, a mean of nine scheduled medications and seven diagnoses, and 83% were women. Residents in LTC were ostensibly at higher risk for falls relative to those in RH settings as suggested by higher proportion of residents with multiple falls, multiple comorbidities, comorbidities that increase fall risk and visual impairment. Post fall injuries were sustained by 42% of residents, and residents in RH sustained more injuries relative to LTC residents (47 vs 34%). Use of FRIDs such as benzodiazepines, antipsychotic, antidepressant and various antihypertensive drugs was common in the present sample. No medication regimen changes were noted in the 6-month post fall period. CONCLUSIONS: The present study documented common use FRIDs by LTC and RH residents with multiple falls. These potentially modifiable falls risk factors are not being adequately addressed in contemporary practice, demonstrating that there is much room for improvement with regards to the safe and appropriate use of medications in LTC and RH residents.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».