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Enregistrement W2168920374 · doi:10.1177/1060028014535363

Effect of Anticholinergic Medications on Falls, Fracture Risk, and Bone Mineral Density Over a 10-Year Period

2014· article· en· W2168920374 sur OpenAlexafffundabout
Lisa-Ann Fraser, Jonathan D. Adachi, William D. Leslie, David Goltzman, Robert Josse, Jerilynn C. Prior, Stéphanie Kaiser, Nancy Kreiger, Christopher S. Kovács, Tassos Anastassiades, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου, Suzanne Godmaire, Silvia Dumont, Claudie Berger, Wei Zhou, Emma Sheppard, Susan Kirkland, Barbara Stanfield, Jacques P. Brown, Louis Bessette, Marc Gendreau, Tanveer Towheed, Barbara Matthews, Bob Josse, Sophie A. Jamal, Timothy D. Murray, Barbara Gardner-Bray, Laura Pickard, Paul Olszynski, Kelly Davison, Jola Thingvold, David A. Hanley, Jane Allan, Millan S. Patel, Yvette M. Vigna, Brian C. Lentle

Notice bibliographique

RevueAnnals of Pharmacotherapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of ManitobaWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAmerican Society for Bone and Mineral Research
Mots-clésMedicineAnticholinergicBone mineralPeriod (music)AnesthesiaFracture (geology)DentistryInternal medicineOsteoporosisComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many medications used in older adults have strong anticholinergic (ACH) properties, which may increase the risk of falls and fractures. Use of these medications was identified in a population-based Canadian cohort. OBJECTIVE: To identify the fall and fracture risk associated with ACH medication use. METHODS: Data collection and analysis were conducted at baseline, year 5, and year 10. Cross-sectional analyses were performed to examine associations between ACH medication use and falls. Time-dependent Cox regression was used to examine time to first nontraumatic fracture. Finally, change in bone mineral density (BMD) over 10 years was compared in ACH medication users versus nonusers. RESULTS: Strongly ACH medications were used by 618 of 7753 participants (8.0%) at study baseline, 592 (9.5%) at year 5, and 334 (7.7%) at year 10. Unadjusted ACH medication use was associated with falls at baseline (odds ratio = 1.50; 95% CI = 1.14-1.98; P = 0.004), but the association was no longer significant after covariate adjustment. Similar results occurred at years 5 and 10. ACH medication use was associated with increased incident fracture risk before (hazard ratio = 1.22; CI = 1.13-1.32; P < 0.001) but not after covariate adjustment. Mean (SD) change in femoral neck BMD T-score over 10 years, in those using ACH medications at both years 0 and 5, was -0.60 (0.63) in ACH users versus -0.49 (0.45) in nonusers (P = 0.041), but this was not significant after covariate adjustment. CONCLUSIONS: ACH medications were not found to be independently associated with an increased risk of falling, fractures, or BMD loss. Rather, factors associated with ACH medication use explained the apparent associations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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