Psychotropic and Opioid Medication Use in Older Patients With Breast Cancer Across the Care Trajectory: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older patients with breast cancer represent a vulnerable population at higher risk of experiencing distress and pain, as well as medication-related adverse events from pharmacological treatment of these symptoms. The purpose of this study is to estimate the prevalence of psychotropic (anxiolytic, antidepressant, and antipsychotic) and opioid medication use by older women diagnosed with breast cancer. METHODS: This population-based cohort study followed 19,353 women older than 65 years diagnosed with incident, nonmetastatic breast cancer in Quebec, Canada. Data were obtained from provincial, universal health and drug insurance plans covering all medical and pharmaceutical care. Descriptive statistics were calculated for demographic information, breast cancer characteristics, and treatments. Psychotropic and opioid medication use was assessed across the care trajectory: precancer baseline, active care, and first-year survivorship. RESULTS: There was a marked increase in the prevalence of medication use from precancer baseline to active care, followed by a decrease into first-year survivorship. Anxiolytics were used most often across the care trajectory (36.3%, 50.6%, and 44.4% at baseline, active care, and survivorship, respectively). In contrast, antipsychotic and opioid medications were sought primarily during active care (4.5- and 7-fold increases from baseline, respectively), with opioid use during active care increasing dramatically over the study period (9.0% to 40.9% from 1998 to 2010). Unlike other drugs, antidepressant use peaked in active care but persisted into survivorship (14.7%, 22.4%, and 22.3% at baseline, active care, and survivorship, respectively). CONCLUSIONS: A substantial proportion of older patients with breast cancer use psychotropic and opioid medications. The different patterns of medication use represent distress and pain experienced by patients across the care trajectory. Given that medication use in this vulnerable population is associated with an increased risk of adverse events, a multidimensional approach integrating psychological interventions in cancer care may better address psychosocial needs of older patients with breast cancer.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».