Risk of death and hospital admission for major medical events after initiation of psychotropic medications in older adults admitted to nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite safety-related concerns, psychotropic medications are frequently prescribed to manage behavioural symptoms in older adults, particularly those with dementia. We assessed the comparative safety of different classes of psychotropic medications used in nursing home residents. METHODS: We identified a cohort of patients who were aged 65 years or older and had initiated treatment with psychotropics after admission to a nursing home in British Columbia between 1996 and 2006. We used proportional hazards models to compare rates of death and rates of hospital admissions for medical events within 180 days after treatment initiation. We used propensity-score adjustments to control for confounders. RESULTS: Of 10,900 patients admitted to nursing homes, atypical antipsychotics were initiated by 1942, conventional antipsychotics by 1902, antidepressants by 2169 and benzodiazepines by 4887. Compared with users of atypical antipsychotics, users of conventional antipsychotics and antidepressants had an increased risk of death (rate ratio [RR] 1.47, 95% confidence interval [CI] 1.14-1.91 for conventional antipsychotics and RR 1.20, 95% CI 0.96-1.50 for antidepressants), and an increased risk of femur fracture (RR 1.61, 95% CI 1.03-2.51 for conventional antipsychotics and RR 1.29, 95% CI 0.86-1.94 for antidepressants). Users of benzodiazepines had a higher risk of death (RR 1.28, 95% CI 1.04-1.58) compared with users of atypical antipsychotics. The RR for heart failure was 1.54 (95% CI 0.89-2.67), and for pneumonia it was 0.85 (95% CI 0.56-1.31). INTERPRETATION: Among older patients admitted to nursing homes, the risks of death and femur fracture associated with conventional antipsychotics, antidepressants and benzodiazepines are comparable to or greater than the risks associated with atypical antipsychotics. Clinicians should weigh these risks against the potential benefits when making prescribing decisions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».