Use of potentially inappropriate medications among ambulatory home-dwelling elderly patients with dementia: A review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults with dementia are at high risk for drug-related adverse outcomes. While much is known about potentially inappropriate medication use in older adults, its prevalence and characteristics among those with dementia are not as well elucidated. We conducted a literature review to examine the prevalence of potentially inappropriate medication use among home-dwelling older adults with dementia. Our secondary aim was to determine the most frequently implicated medications and factors associated with potentially inappropriate medication use. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and International Pharmaceutical Abstracts were searched between 1946 and 2014 for articles that referenced potentially inappropriate medication use and types of dementia. One reviewer screened all titles and abstracts from the initial search and full-text articles after the initial screen for eligibility, then 2 reviewers independently abstracted data from included studies. RESULTS: Searches yielded 81 articles, of which 7 met inclusion criteria. Prevalence of potentially inappropriate medication use varied from 15% to 46.8%. No single drug or drug class was reported consistently across all studies as the most frequent potentially inappropriate medication, but anticholinergics and benzodiazepines, drugs that affect cognition, were among the most common medications or pharmacological classes listed. DISCUSSION: Older adults with dementia may be particularly vulnerable to potentially inappropriate medications because of cognitive impairment from their condition and the greater likelihood of experiencing adverse events from medications. Given this population's greater susceptibility to adverse events, more intense medication and patient monitoring may be warranted, especially among those taking anticholinergics and benzodiazepines, as these drugs can contribute to cognitive impairment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».