Measuring cumulative anticholinergic medicines burden in older Australian women
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT ObjectivesAnticholinergic medicines burden is common, can have negative impacts, and is problematic to identify. Many medicines used by older women have anticholinergic effects. Importantly for older women, where multimorbidity and use of multiple medicines is common, even when anticholinergic effect of an individual medicine is small, the anticholinergic effects of multiple medicines may be additive, constituting cumulative anticholinergic burden. This study describes medicines contributing to and predictors of anticholinergic burden among community-dwelling older Australian women. ApproachRetrospective longitudinal analysis of data from the Australian Longitudinal Study on Women’s Health linked to Pharmaceutical Benefits Scheme medicines data from 1 January 2008 to 30 December 2010; for 3694 women born in 1921–1926.Anticholinergic medicines were assigned anticholinergic potency levels 0 to 3, according to the Anticholinergic Drug Scale. Anticholinergic Drug Scale ratings for all medicines used by each woman were summed across each six months to give an Anticholinergic Drug Scale score. Commonly used medicines were identified for women with high ADS scores (defined as 75th percentile of scores). Predictors of high ADS scores were analysed using generalised estimating equations. ResultsDuring 2008-2010, 1126 (59.9%) of women used at least one anticholinergic medicine. Median Anticholinergic Drug Scale score was 4. Most anticholinergic medicines used by women who had a high anticholinergic burden (Anticholinergic Drug Scale score > 9) had a low anticholinergic potency (Anticholinergic Drug Scale level 1). Increasing age, cardiovascular disease, and number of other medicines used were predictive of a higher anticholinergic burden. ConclusionHigh anticholinergic medicines burden in this group was driven by use of multiple lower anticholinergic potency medicines rather than use of higher potency medicines. While we might expect that doctors would readily identify anticholinergic burden risk for those using high potency medicines, they may be less likely to identify this risk for users of multiple low potency anticholinergic medicines. The paper will also discuss how GPs view these findings, and how to translate them into the prescribing setting.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».