Does Increased Medication Use among Seniors Increase Risk of Hospitalization and Emergency Department Visits?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the extent of the health risks of consuming multiple medications among the older population. DATA SOURCES/STUDY SETTING: Secondary data from the period 2004-2006. The study setting was the province of Ontario, Canada, and the sample consisted of individuals aged 65 years or older who responded to a national health survey. STUDY DESIGN: We estimated a system of equations for inpatient and emergency department (ED) services to test the marginal effect of medication use on hospital services. We controlled for endogeneity in medication use with a two-stage residual inclusion approach appropriate for nonlinear models. PRINCIPAL FINDINGS: Increased prescription drug use has the effect of increasing the likelihood of both being admitted into hospital and visiting a hospital ED. Each additional medication is associated with a 2-3 percent increase in the likelihood of hospitalization and a 3-4 percent increase in the likelihood of an ED visit, after controlling for past utilization, health status, the endogeneity of medication use, and the unobserved factors that may affect the use of both services. CONCLUSIONS: Multiple medications appear to increase the risk of hospitalization among seniors covered by a universal prescription drug plan. These results raise questions about the appropriateness of medication use and the need for increased oversight of current prescribing practices.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».