Multi-drug therapy in chronic condition multimorbidity: a systematic review
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.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».