Multi-drug therapy in chronic condition multimorbidity: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older populations often suffer from multimorbidity and guidelines for each condition are often associated with recommended drug therapy management. Yet, how different and specific multimorbidity is associated with number and type of multi-drug therapies in general populations is unknown. AIM: The aim of this systematic review was to synthesize the current evidence on patterns of multi-drug prescribing in family practice. METHODS: A systematic review on six common chronic conditions: diabetes mellitus, cardiovascular disease, cerebrovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), osteoarthritis and depression was conducted, with a focus on studies which looked at any potential combination of two or more multimorbidity. Studies were identified from searches of MEDLINE, EMBASE, PsychINFO, the Allied and Complementary Medicine Database (AMED) and the Health Management Information Consortium (HMIC) databases from 1960 to 2013. RESULTS: A total of eleven articles were selected based on study criteria. Our review identified very few specific studies which had explicitly investigated the association between multimorbidity and multi-drug therapy. Relevant chronic conditions literature showed nine observational studies and two reviews of comorbid depression drug treatment. Most (seven) of the articles had focused on the chronic condition and comorbid depression and whether antidepressant management had been optimal or not, while four studies focused on other multimorbidities mainly heart failure, COPD and diabetes. CONCLUSIONS: Very few studies have investigated associations between specific multimorbidity and multi-drug therapy, and most currently focus on chronic disease comorbid depression outcomes. Further research needs to identify this area as key priority for older populations who are prescribed high levels of multiple drug therapy.
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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle