Benzodiazepine Use in Older Adults in the United States, Ontario, and Australia from 2010 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To detail annual trends in benzodiazepine incidence and prevalence in older adults between 2010 and 2016 in three countries. DESIGN: Observational multicountry cohort study with harmonized study protocol. SETTING: The United States (veteran population); Ontario, Canada; and Australia. PARTICIPANTS: All people aged 65 and older (8,270,000 people). MEASUREMENTS: Annual incidence and prevalence of benzodiazepine use stratified according to age group (65-74, 75-84, ≥85) and sex. We performed multiple regression analyses to assess whether rates of incident and prevalent use changed significantly over time. RESULTS: Over the study period, we observed a significant decrease in incident benzodiazepine use in the United States (2.6% to 1.7%) and Ontario (6.0% to 4.4%) but not Australia (7.0% to 6.7%). We found significant declines in prevalent use in all countries (United States: 9.2% to 7.3%; Ontario: 18.2% to 13.4%; Australia: 20.2% to 16.8%). Although incidence and prevalence increased with age in Ontario and Australia, they decreased with age in the United States. Incidence and prevalence were higher in women in all countries. CONCLUSION: Consistent with other international studies, there have been small but significant reductions in the incidence and prevalence of benzodiazepine use in older adults in all three countries, with the exception of incidence in Australia, although use remains inappropriately high-particularly in those aged 85 and older-which warrants further attention from clinicians and policy-makers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».