Antipsychotics and dementia in Canada: a retrospective cross-sectional study of four health sectors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antipsychotic medications are not recommended for the management of symptoms of dementia, particularly among persons with no behavioral or psychological symptoms. We examine patterns of antipsychotic medication use among persons with dementia across health sectors in Canada, with a focus on factors related to use among those without behavioral or psychotic symptoms. METHODS: Using a retrospective cross-sectional design, this study examines antipsychotic use among adults aged 65 or older with dementia in home care (HC), complex continuing care (CCC), long-term care (LTC), and among alternate level care patients in acute hospitals (ALC). Using clinical data from January 1, 2009 to December 31, 2014, the prevalence of antipsychotic medication use was estimated by the presence of behavioral and psychotic symptoms. Logistic regression was used to identify sector specific factors associated with antipsychotic use in the absence of behavioral and psychotic symptoms. RESULTS: The total prevalence of antipsychotic use among older adults with dementia was 19% in HC, 42% in ALC, 35% in CCC, and 37% in LTC. This prevalence ranged from 39% (HC) to 70% (ALC) for those with both behavioral and psychotic symptoms and from 12% (HC) to 32% (ALC) among those with no symptoms. The regression models identified a number of variables were related to antipsychotic use in the absence of behavior or psychotic symptoms, such as bipolar disorder (OR = 5.63 in CCC; OR = 5.52 in LTC), anxious complaints (OR = 1.54 in LTC to 2.01 in CCC), and wandering (OR = 1.83 in ALC). CONCLUSIONS: Potentially inappropriate use of antipsychotic medications is prevalent among older adults with dementia across health sectors. The variations in prevalence observed from community to facility based care suggests that system issues may exist in appropriately managing persons with dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».