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Enregistrement W2775071978 · doi:10.1177/2045125317743651

Benzodiazepine prescription in Ontario residents aged 65 and over: a population-based study from 1998 to 2013

2017· article· en· W2775071978 sur OpenAlexaffabout
Simon Davies, Binu Jacob, David Rudoler, Juveria Zaheer, Claire de Oliveira, Paul Kurdyak

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Psychopharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionLorazepamMedicineBenzodiazepineZopiclonePopulationAnxietyDemographyPsychiatryInsomniaEnvironmental healthInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although commonly used in anxiety and insomnia, recent guidelines recommend caution when prescribing benzodiazepines in the elderly. Here we examined rates of benzodiazepine prescribing to older adults in Ontario, Canada from 1998 to 2013 and impact of legislation that made prescribing regulations more strict. Method: Annual benzodiazepine prescription rates for Ontario residents aged 65 and over were examined using the Ontario Drug Benefit database which captures all publicly funded prescriptions. Since most drugs, including benzodiazepines, are funded for residents aged ⩾65, data are essentially population-based. Weighted least squares regression methods were used to examine trends in prescribing rates (all benzodiazepines, anxiolytics, hypnotics, short- and long-acting drugs and individual drugs) from 1998 to 2013 for all Ontario residents aged ⩾65 and by sex and 5-year age bands. Impact on monthly prescribing rates of legislative changes (November 2011) which aimed to promote appropriate prescribing and dispensing practices for controlled substances, including requiring prescribers to record specified information, was assessed by constructing an interrupted time-series model. Results: Benzodiazepines were prescribed to 23.2% of the 1,412,638 Ontario residents aged ⩾65 in 1998, declining to 14.9% of 2,057,899 residents aged ⩾65 in 2013 ( p < 0.001 for trend). Rates were significantly greater throughout in older age bands ( p < 0.001) and 1.54–1.62 times greater in females than males ( p < 0.001). Lorazepam was the most prescribed benzodiazepine throughout, but rates declined from 11.4% in 1998 to 8.5% in 2013. Diazepam rates fell from 2.3% to 0.7%. However, clonazepam prescription rates increased until 2011, 1.7-fold overall. After the November 2011 legal changes, downward shifts were observed in total benzodiazepine prescription rates and for each drug individually. The step function, conditional on covariates, suggested benzodiazepine rates after November 2011 were 2.89 per 1000 ( p < 0.001) below rates observed previously, representing a relative reduction of 4.8% compared to the year before the intervention. Conclusion: Benzodiazepine prescribing rates declined markedly in this population from 1998 to 2013. Targeted legislation may have reduced rates, but the effect, although statistically significant, was small.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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