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Enregistrement W2586892442 · doi:10.1186/s12906-017-1595-5

Medication use by middle-aged and older participants of an exercise study: results from the Brain in Motion study

2017· article· en· W2586892442 sur OpenAlexafffundabout
Tania Pannu, Sarah Sharkey, Grazyna M Burek, Daniela Creţu, Michael D. Hill, David B. Hogan, Marc J. Poulin

Notice bibliographique

RevueBMC Complementary and Alternative Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicineOver-the-counterPopulationInternal medicinePhysical therapyMedical prescriptionPharmacologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 50 years, there has been an increase in the utilization of prescribed, over-the-counter (OTC) medications, and natural health products. Although it is known that medication use is common among older persons, accurate data on the patterns of use, including the quantity and type of medications consumed in a generally healthy older population from a Canadian perspective are lacking. In this study, we study the pattern of medication use in a sedentary but otherwise healthy older persons use and determined if there was an association between medication use and aerobic fitness level. All participants enrolled in the Brain in Motion study provided the name, formulation, dosage and frequency of any medications they were consuming at the time of their baseline assessment. Maximal aerobic capacity (VO 2 max) was determined on each participant. Two hundred seventy one participants (mean age 65.9 ± 6.5 years; range 55–92; 54.6% females) were enrolled. Most were taking one or more (1+) prescribed medication ( n = 204, 75.3%), 1+ natural health product ( n = 221, 81.5%) and/or 1+ over-the-counter (OTC) drug ( n = 174, 64.2%). The most commonly used prescribed medications were HMG-CoA reductase inhibitors (statins) ( n = 52, 19.2%). The most common natural health product was vitamin D ( n = 201, 74.2%). For OTC drugs, non-steroidal anti-inflammatories ( n = 82, 30.3%) were the most common. Females were more likely than males to take 1+ OTC medications, as well as supplements. Those over 65 years of age were more likely to consume prescription drugs than their counterparts ( p ≤ 0.05). Subjects taking more than two prescribed or OTC medications were less physically fit as determined by their VO 2 max. The average daily Vitamin D intake was 1896.3 IU per participant. Medication use was common in otherwise healthy older individuals. Consumption was higher among females and those older than 65 years. Vitamin D intake was over two-fold higher than the recommended 800 IU/day for older persons, but within the tolerable upper intake of 4,000 IU/day. The appropriateness of the high rate of medication use in this generally healthy population deserves further investigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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