Prevalence of, and Resident and Facility Characteristics Associated With Antipsychotic Use in Assisted Living vs. Long-Term Care Facilities: A Cross-Sectional Analysis from Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Potentially inappropriate antipsychotic use in long-term care (LTC) facilities has been the focus of significant policy and clinical attention over the past 20 years. However, most initiatives aimed at reducing the use of these medications have overlooked assisted living (AL) settings. OBJECTIVE: We sought to compare the prevalence of antipsychotic use (including potentially inappropriate use) among older AL and LTC residents and to explore the resident and facility-level factors associated with use in these two populations. METHODS: We performed cross-sectional analyses of 1089 residents (mean age 85 years; 77% female) from 59 AL facilities and 1000 residents (mean age 85 years; 66% female) from 54 LTC facilities, in Alberta, Canada. Research nurses completed comprehensive resident assessments at baseline (2006-2007). Facility-level factors were assessed using standardized administrator interviews. Generalized linear models were used to estimate odds ratios for associations, accounting for clustering by facility. RESULTS: Over a quarter of residents in AL (26.4%) and LTC (31.8%) were using antipsychotics (p = 0.006). Prevalence of potentially inappropriate use was similar in AL and LTC (23.4 vs. 26.8%, p = 0.09). However, among users, the proportion of antipsychotic use deemed potentially inappropriate was significantly higher in AL than LTC (AL: 231/287 = 80.5%; LTC: 224/318 = 70.4%; p = 0.004). In both settings, comparable findings regarding associations between resident characteristics (including dementia, psychiatric disorders, frailty, behavioral symptoms, and antidepressant use) and antipsychotic use were observed. Few facility characteristics were associated with overall antipsychotic use, but having a pharmacist on staff (AL), or an affiliated physician (LTC) was associated with a lower likelihood of potentially inappropriate antipsychotic use. CONCLUSION: Our findings illustrate the importance of including AL settings in clinical and policy initiatives aimed at reducing inappropriate antipsychotic use among older vulnerable residents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».